两电平三相并网逆变器模型预测控制MPC 包括单矢量、双矢量、三矢量+功率器件损耗模型 Matlab simulink仿真(2018a及以上版本)

永磁同步电机模型预测电流控制仿真模型 单矢量MPCC，双矢量MPCC，三矢量MPCC 有注释，有参考文献

线性参变(LPV)+鲁棒模型预测控制(RMPC)+路径跟踪(PTC)，目前能实现20-25m s的变速单移线和10-15m s的变速双移线。 考虑速度和侧偏刚度变化，基于二自由度模型和LMI设计鲁棒模型预测控制器。 上层考虑状态约束，输入约束进行控制率在线求解，计算得到前轮转角和附加横摆力矩，下层通过最优化算法求出四轮转矩。 算法采用simulink的sfunction进行搭建，和carsim8.02进行联合仿真，包含出图m文件和简单的说明文档。 本套文件内含一个主要的mdl文件，一个出图m文件，一个说明文档以及carsim8.02的cpar文件。 MATLAB2020a以上版本和carsim8.02版本

   要用模型预测控制（MPC）做算法的对比实验，发现写纯.m文件有点麻烦，毕竟我不深入原理，于是用MATLAB/SIMULINK自带的MPC controller模块，真是太节省时间了。MPC需4个模块：被控对象的数学模型、预测模型、优化算法以及矫正反馈。使用自带的MPC control模块的话，只需要知道被控对象的数学模型就行了。下面用一个实例进行演示。 matlab程序（含simulink和.m程序），完整运行

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在电力电子领域，三相逆变器是一种广泛应用的设备，能够将直流电转换为交流电。本主题聚焦于三相逆变器的控制策略，特别是采用模型预测控制（MPC，Model Predictive Control），这是一种先进的控制方法，具有优化性能和前瞻性的特点。在这个场景下，MPC与离散化函数相结合，用于对逆变器的动态行为进行精确预测和高效控制。 模型预测控制的核心在于它的预测能力。它不是基于当前状态进行控制决策，而是基于未来一段时间内的系统行为预测。通过解决一个优化问题，MPC控制器能够找到在满足约束条件下使某一性能指标最小化的未来控制序列。这使得MPC特别适合处理非线性、多变量、有约束的控制问题，例如三相逆变器的电压和电流控制。 在实际应用中，三相逆变器的状态空间方程通常是连续的。然而，由于实际控制器工作在离散时间域，需要将这些连续模型离散化。"cont2dis.m"可能是实现这一转换的MATLAB脚本。离散化过程通常采用零阶保持（ZOH，Zero-Order Hold）或线性插值等方法，确保离散模型尽可能接近原始连续模型，同时保持控制器的稳定性。 "canbus.m"可能涉及到通信协议，如CAN总线，用于在逆变器控制系统和其他设备之间交换数据。在现代电力电子系统中，实时通信是至关重要的，因为它允许控制器获取反馈信息并迅速调整输出。 "Simscape Electrical"的仿真模型文件"MPC_3Phase_Inverter.slx"和".slxc"是MATLAB/Simulink环境下的三相逆变器模型，包括MPC控制器的配置。用户可以通过这个模型观察系统行为，验证控制策略的效果，进行参数调整和故障模拟。 "HIL MPC+DSP"可能指的是硬件在环（HIL，Hardware-in-the-Loop）测试，结合了MPC和数字信号处理器（DSP）。在HIL测试中，实际硬件与仿真模型交互，可以更准确地评估控制算法在真实系统中的性能，确保在物理设备上实施前的可靠性。 总结来说，这个主题涵盖了从三相逆变器的模型预测控制设计，到模型离散化，再到Simulink仿真和硬件在环测试的全过程。通过深入理解和掌握这些知识点，可以有效地设计出高效、稳定的三相逆变器控制系统。

本研究聚焦于基于分布式模型预测控制（DMPC）的多固定翼无人机（UAV）共识控制策略。文章详细介绍了如何通过DMPC实现多架无人机之间的信息共享、协调和决策制定，以达到协同飞行的目的。研究内容包括无人机的环境感知、信息交流机制以及飞行策略和路径规划的共同制定。该研究适用于无人机控制领域的专业人士、学者以及对无人机协同飞行感兴趣的爱好者。使用场景涵盖无人机搜索、监视、巡航等协同任务。目标是提升多无人机系统在执行复杂任务时的效率和安全性。 关键词标签：分布式控制 模型预测控制 无人机 协同飞行

一种应用于多车队列控制的分布式模型预测控制算法，该算法能够有效地协调三辆车的行驶，以实现车队的高效和安全行驶。文中详细阐述了算法的原理、实现步骤以及在实际场景中的应用效果。适用于对自动驾驶技术和车辆控制系统感兴趣的工程师、研究人员和学生。使用场景包括但不限于自动驾驶车辆的研发、智能交通系统的构建以及车辆控制算法的教学和研究。目标是提供一个有效的解决方案，以提高多车队列在复杂交通环境中的稳定性和协同性。 关键词标签：分布式控制 模型预测控制 多车队列 自动驾驶

用MPC算法来控制弹簧质量阻尼系统。首先建立弹簧质量阻尼系统的模型，然后将连续时间模型转换成离散模型，推倒预测和优化方程，将控制问题转化成标准二次型问题，分别使用解析法和数值法两种优化求解方式，最后用Matlab进行了单位阶跃响应MPC控制仿真。配合博客：模型预测控制（MPC）九：弹簧质量阻尼的MPC仿真，在matlab 2016a实测可运行