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MATLAB_MIMO_实现集中式与分布式MPC控制算法

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简介:
本项目基于MATLAB平台,专注于多输入多输出(MIMO)系统中集中式和分布式模型预测控制(MPC)算法的设计与仿真,旨在优化复杂系统的性能。 在MATLAB中实现了集中式模型预测控制(MPC)和分布式模型预测控制的控制算法。

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  • MATLAB_MIMO_MPC
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    本项目基于MATLAB平台,专注于多输入多输出(MIMO)系统中集中式和分布式模型预测控制(MPC)算法的设计与仿真,旨在优化复杂系统的性能。 在MATLAB中实现了集中式模型预测控制(MPC)和分布式模型预测控制的控制算法。
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    本研究提出了一种基于MATLAB实现的分布式拍卖算法,旨在有效解决分布式环境下的资源分配问题,提升系统性能和效率。 该算法能够在不存在中央拍卖人的情况下分配或拍卖资源。
  • 用C语言
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    本项目旨在利用C语言高效地实现一系列经典的分布式计算算法,如共识、路由及资源管理等,适用于深入学习与实际应用。 用C语言实现几个简单的分布式算法,并提供详细的代码示例。
  • C语言增量位置PID
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    本文探讨了在C语言环境下实现增量式和位置式PID控制算法的方法和技术细节,旨在为自动控制系统的设计提供有效的编程实践。 增量式PID与位置式PID控制算法的C语言实现各有特点。在位置式PID中,并不需要记忆`pid.out`的状态值,而是直接根据误差`err`计算得出输出结果。这种方法的一个缺点是每次输出都会受到过去状态的影响,需要对误差进行累加以完成计算,增加了运算负担。 此外,在积分项达到饱和时,即使系统开始反向变化(即误差方向改变),位置式PID中的累积误差仍会继续增加直到退出饱和区为止。因此在`pid.out`的值接近最大或最小时,应停止积分作用,并设置积分限幅和输出限幅以避免失控情况的发生。通常情况下,在使用位置式PID时会选择PD控制方式。 相比之下,增量型PID则具有较小的误动作风险,易于实现手动到自动模式之间的无扰切换,并且不会出现积分失控现象。然而其缺点在于可能存在较大的积分截断效应以及溢出问题的影响。 总的来说,位置式PID适用于那些执行机构本身不具备积分功能的对象上,例如机器人和平衡小车等直立控制任务或温控系统中;而增量型PID则在避免误动作及确保切换平滑性方面具有优势。
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    本教程详细介绍如何在Spring Boot项目中集成Zipkin服务,构建高效分布式系统的全链路跟踪和性能监控方案。 本段落详细介绍了如何在SpringBoot项目中集成Zipkin来实现分布式全链路监控,并通过实例代码进行了全面的讲解,具有较高的参考价值。需要相关资料的朋友可以参考此文章。
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