explicit-mpc：基于鲁棒非线性回归和约简支持向量机的基于学习的显式非线性模型预测控制

包含MPC纵向车速跟踪控制器设计的matlab代码及模型

为了提高三相永磁同步电机(PMSM)控制系统的性能,基于反双曲正弦函数的扩张状态观测器(ESO)技术,提出一种新颖的无速度传感器自适应滑模有限控制集模型预测控制(FCS-MPC)策略,采用ESO技术构造PMSM系统转速和反电动势的观测器,实现对电机转速和反电动势快速准确估计.用带有负载ESO的自适应滑模控制作为系统的转速调节器,以提高系统的鲁棒性;利用基于快速矢量选择的FCS-MPC策略,达到减少转矩脉动、降低系统算法计算量的目的.仿真结果表明,基于ESO的无速度传感器自适应滑模FCS-MPC策略能够使PMSM系统可靠稳定运行,达到满意的转矩和转速控制效果.与基于积分型滑模面的自适应滑模FCS-MPC策略相比,所提出的控制策略能使系统具有良好的动态性能和抗负载干扰能力.

【路径规划】基于UKF和MPC实现无人机编队路径避碰matlab源码.zip

mpc系列83xx芯片手册 中文手册,详细介绍了mpc芯片技术。

FANUC 数控系统 PLC编程手册 GFZ-61863E/14 July

基于Simulink和模型预测控制工具箱的自适应MPC设计

模型预测控制python工具箱 do-mpc是用于健壮模型预测控制（MPC）和移动视域估计（MHE）的综合开源工具箱。 do-mpc为非线性系统提供有效的公式化表示，并解决控制和估计问题，其中包括处理不确定性和时间离散化的工具。 do-mpc的模块化结构包含仿真，估算和控制组件，可以轻松扩展和组合这些组件以适合许多不同的应用程序。 总之， do-mpc提供以下功能： 非线性经济模型预测控制 支持微分代数方程（DAE） 有限元上正交配置的时间离散化 鲁棒的多阶段模型预测控制 运动视界状态和参数估计 模块化设计，可以轻松扩展 do-mpc软件基于Python，因此可在任何具有Python 3.x发行版的操作系统上使用。 do-mpc由塞巴斯蒂安·恩格尔（Sebastian Engell）领导的多特蒙德工业大学DYN主席Sergio Lucia和Alexandru Tatulea开发。

分别给出了无约束MPC和约束MPC的MATLAB程序

这是模型预测控制的工具指南书，对于学习模型预测控制的童鞋来说很好用