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在MATLAB中，通过程序设计实现系统的模型预测控制

无偏模型预测控制综述.pdf

尽管将模型化预测控制技术（MPC）应用到过程控制项目中会遇到许多难题，但这仍值得一试，因为它的实际表现将会大大优于通常的控制方法。因此，在当今经济竞争激烈的环境中，采用这种新技术来更好地实现工厂生产和效益目标，已经成为一种越来越重要的竞争手段。     　　      MPC最强大的功能在于，通过设计被控制变量（CVs）的未来轨迹，来最大限度地模拟现实世界中过程控制的各种情况。其中具有代表性的一种情况是通过低强度的控制给定一个较大差幅。     　　      选择模型预测控制的最大好处是其轻松集成了过程优化器（这是后两部分的主题），并产生使用常规控制策略难以得到的巨大经济效益。     而蒸

第四章 根据比赛任务设计算法 根据比赛任务，可分析得出完成任务的基本步骤，本演示程序中设计的搬运 任务是把五个不同颜色的色块随机放在场地图中的 A、B、C、E 和 G 处。算法 的整体设计思想是先把 A、B、C 三个点处的物块搬到起点到中心的直线上排列 好，然后将第四个直接送到对应的放置地点，再用相同的方法将起点直线上的三 个物块放到对应的地点，最后再把处于灰色地带的第五个物块搬到对应地点。 本搬运算法的具体实现的步骤如下： （1）机器人从起点循线到中心交叉路口处，为方便描述记为 O 点； （2）在 O 点左转 90 度后继续循线，当 4 个 QTI 传感器全部检测到白色时， 即判断到达 A 点，机器人原地掉头，带着物块离开； （3）循线到 O 点右转 90 度，开启定时器，定时循线到接近起点处，后退 几步放下第一个物块，再原地掉头； （4）循线到 O 点左转 45 度，当 4 个 QTI 传感器全部检测到白色时，即判 断到达 B 点，机器人原地掉头，带着物块离开； （5）循线到 O 点右转 45 度，开启定时器，与上一个物块作一定的时间间 隔，定时循线，后退几步放下第二个物块，再原地掉头； （6）直接循线到达 C 点，到达 O 点后，开启定时器继续前进，与上一个物 块作一定的时间间隔，定时循线，后退几步放下第三个物块，再原地掉头； （7）再次循线到达 O 点，原地右转 90 度，循线来到 E 点，当 4 个 QTI 传 感器全部检测到白色时，开启颜色传感器识别物块颜色。 若物块是蓝色，则直行直接循线到物块放置处，放下物块后退几步再原地掉 头，继续循线到中心点 O 处，左转 90 度； 若物块是黄色，则原地掉头，循线到 O 点后继续直行，一直到达物块放置处， 放下物块后退几步再原地掉头，继续循线到中心点 O 处，右转 90 度； 若物块是白色，则原地掉头，循线到 O 点后右转 45 度，到达物块放置处，

针对工业控制过程中广泛存在系统参数突变的问题,将多模型切换的广义预测控制器引至动态优化策略下的分层式控制系统中,设计了基于动态优化的多模型广义预测控制器。该模型预测控制结构以获取最大经济效益为目标,上层结构对经济目标函数进行动态优化,得到使经济利益最大的关键变量设定值;下层结构中MPC层采用多模型广义预测控制器代替传统单模型广义预测控制器追踪上层得到的设定值,即采用多个固定模型和自适应模型并行辫识系统的动态特性,提高系统暂态性能和模型参数跳变时系统的调节能力;底层为PID控制器用于抑制过程中的扰动。通过仿

针对工业控制领域中非线性系统的模型辨识与预测控制问题,采用最小二乘支持向量机回归方法构造非线性函数,运用状态子空间(N4SID)模型辨识方法辨识非线性状态空间模型.在此基础上建立非线性预测控制器,利用拟牛顿算法进行非线性预测控制律的求解,从而实现了一种新的基于支持向量N4SID 辨识模型的非线性预测控制算法.仿真实验验证了该算法的有效性和可行性.

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本文详细介绍了广义预测算法的相关研究和应用！

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