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无约束MPC.zip_无模型_模型预测控制_预测控制_无约束技术

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简介：
本资料介绍了一种先进的无模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）技术，尤其适用于无约束环境。此方法摒弃了传统建模需求，通过实时数据优化控制策略，特别适合复杂系统的动态调整与管理。 实现模型预测控制的无约束方法的相关资料还可以，希望对大家有所帮助。

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  • 无约束MPC.zip_无模型_模型预测控制_预测控制_无约束技术
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    本资料介绍了一种先进的无模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）技术，尤其适用于无约束环境。此方法摒弃了传统建模需求，通过实时数据优化控制策略，特别适合复杂系统的动态调整与管理。 实现模型预测控制的无约束方法的相关资料还可以，希望对大家有所帮助。
     
  • 约束下的预测控制
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    《约束下的预测控制》是一本专注于工业自动化与过程控制系统优化的技术书籍。它详细介绍并探讨了在存在各种约束条件的情况下，如何实现有效的预测控制策略，以提高系统的稳定性和性能。本书适合从事自动控制领域的工程师和研究人员阅读参考。 Predictive control with constraints is a method that incorporates constraint handling into the predictive control framework to ensure feasible and optimal operation of dynamic systems. This approach anticipates future conditions and adjusts control actions accordingly, while respecting operational limits such as actuator saturation or safety boundaries.
     
  • 基于约束的模型预测控制合成-Matlab离散控制代码
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    本项目提供了一种基于约束条件下的模型预测控制(MPC)算法的Matlab实现，适用于离散时间系统的最优控制设计与仿真。 离散控制Matlab代码约束模型预测控制综合是一种尝试实现论文Lu, J., D.Li 和 Y.Xi (2013) 中提出的思想的实践。“不确定的离散时间马尔可夫跳跃线性系统的约束模型预测控制综合。”IET 控制理论与应用 7(5): 707-719。提供了可以单独使用或结合使用的Matlab代码。假设所有必需的软件包都已安装在MATLAB环境中。如果不是，则必须安装它们，并且需要取消主脚本中的几行注释并进行相应的更改。 MATLAB m文件主要由一个主脚本组成，该脚本是“Example_Constrained”。只需在提示符后输入名称，脚本将负责运行本段落中给出的示例。请确保在调用之前为yalmip、sedumi或mosek设置路径。您可以在脚本中找到以下几行： ``` addpath(genpath(~/Documents/MATLAB/yalmip)) addpath(genpath(~/Documents/MATLAB/cvx/sedumi)) ```
     
  • 基于终端滑模约束的非线性模型预测控制方法
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    本研究提出了一种结合终端滑模理论与非线性模型预测控制的方法，旨在提升系统动态响应及鲁棒性能，在复杂工况下实现精准控制。 本段落提出了一种结合预测控制与滑模控制的非线性模型预测控制方法。该方案在系统状态位于终端区外时采用提出的预测控制，在终端区内则切换至离线设计的滑模控制。通过为系统的终端滑模附加不等式约束，确保系统状态能在预测时域结束时进入预设的滑动模态区域，从而减少预测时间范围。仿真结果验证了该方法的有效性。
     
  • 模型预测控制详解.zip_模型预测控制_预测_预测控制_预测控制模型_预测控制课程
    优质
    本资料深入讲解模型预测控制（MPC）原理与应用，涵盖预测控制理论、算法实现及工程案例分析。适合科研人员和工程师学习参考。 这是一份讲解非常详细的模型预测控制入门教程。
     
  • 【资源】无人驾驶车辆模型预测控制代码包.rar_无人控制_模型预测控制_实例教程_车辆模型预测_车辆模型
    优质
    本资源提供无人驾驶车辆应用的模型预测控制完整代码及详细教程，涵盖从基础理论到实际案例分析。适合学习和研究使用。 根据无人驾驶车辆模型预测控制例程的相关教材内容进行描述如下： 在无人驾驶技术领域中，模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）是一种重要的算法应用方式。它通过建立系统的数学模型来预测未来的状态，并据此优化决策过程以实现最优的驾驶性能和安全性。具体到无人驾驶车辆的应用场景下，MPC能够根据实时交通状况、道路条件等外部因素动态调整行驶策略，例如加速减速或路径规划。 教材中针对这一技术提供了详细的例程指导，涵盖了从基础理论知识介绍到实际编程实践等多个方面内容。通过这些示例的学习与研究，可以帮助读者更好地理解如何将模型预测控制应用于无人驾驶系统开发当中，并为后续深入探讨相关课题打下坚实的基础。
     
  • 模型预测控制、电流预测控制及无差拍控制的Simulink仿真
    优质
    本研究探讨了模型预测控制、电流预测控制以及无差拍控制技术，并利用Simulink进行仿真分析，以评估不同控制策略在电力电子系统中的性能与效率。 根据一篇论文的内容，我使用MATLAB 2020b搭建了一个Simulink仿真模型，并验证了该方法的有效性。附上了相关论文以供参考。
     
  • 高效的变约束预测控制（2011年）
    优质
    本研究提出了一种高效的变约束预测控制方法，适用于工业过程中的动态环境变化与不确定性处理。该方法在保证系统稳定性的同时，提高了控制策略的灵活性和响应速度。发表于2011年。 为了提升离线鲁棒预测控制算法的最优性，引入了变终端约束集的概念。这种方法在原有的离线方法基础上增加了在线优化步骤，通过该步骤获得构建当前反馈矩阵所需的凸组合系数，并据此生成当前控制量。相比原始方法，新的方案提高了在线求解过程中的灵活性和自由度，从而改善系统的整体性能。在此基础上还提出了变约束预测控制（VC）的概念。
     
  • 预测模型控制.rar_电机预测控制_永磁电机控制_模型预测_模型控制
    优质
    本资源探讨了基于模型预测控制技术在永磁电机中的应用，重点研究了电机预测控制策略及其优化算法。适合于深入理解并设计高效能的电机控制系统的研究者和工程师参考学习。 本段落讨论了基于模型预测控制的永磁同步电机在Simulink环境下的仿真建模、编程及分析方法。
     
  • 无人驾御车辆的模型预测控制
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    本研究探讨了应用于无人驾驶汽车的模型预测控制技术，通过优化路径规划和实时决策，确保车辆安全高效地行驶。 本书全面介绍了模型预测控制理论及其在无人驾驶车辆运动规划与轨迹跟踪中的应用。由于该理论具有较强的数学抽象性，初学者通常需要花费较长时间才能掌握其精髓，并进一步应用于具体研究中。 书中详细阐述了将模型预测控制用于无人车控制系统的基础方法，通过具体的案例分析展示了如何建立预测模型、优化算法、处理约束条件以及进行反馈校正等步骤。此外，本书还提供了Matlab仿真代码及详细的图解说明，所有代码均配有详尽的注释，并融入了作者团队在该领域的研究成果。 此书不仅可作为地面无人车辆、无人机、无人艇和移动机器人等领域研究模型预测控制问题时的重要参考资料，同时也适合作为学习这一理论的实际应用教材。