介绍了基于 PC 机平台的模型预测控制（MPC）系统仿真软件的开发与实现过程。该软件包含 MAC、IMAC、DMC、DDMC 和 GPC五种预测控制算法，可以用不同的方法实现对预测控制系统的综合性仿真，包括扰动对系统性能的影响以及控制器参数调整的作用等。利用该软件可对模型预测控制系统的作用机理做进一步仿真分析,并有助于定性分析各种算法中设计参数对系统性能的影响以及不同算法之间的区别。

具有耦合约束的多智能体系统的分布式模型预测控制

 

针对传统永磁同步电机PWM电流预测控制中电机参数扰动偏差造成的输出电流静差及振荡问题,提出基于扩张状态观测器的新型PWM电流预测控制算法.分析电机参数扰动偏差对PWM电流预测控制系统的影响,构建相应的扩张状态观测器来观测参数偏差造成的系统扰动,为传统预测控制算法提供实时性扰动补偿,并通过极点配置验证新型算法的稳定性.仿真结果表明,新型算法能够快速无静差地观测系统扰动,有效避免电感参数扰动偏差对电流预测系统的影响.

7适合做毕业设计时参考，也非常适合新手学习；可在该模型的基础上，根据自己的研究需要添加卡尔曼滤波、预测控制、占空比直接转矩等。

matlab预测控制工具箱，在学习预测控制的过程中翻译的matlab自带的示例，希望对大家有所帮助 matlab预测控制工具箱，在学习预测控制的过程中翻译的matlab自带的示例，希望对大家有所帮助

针对已开发的电磁作动器样机，通过对电机控制电路模型进行简化分析，得到电磁作动器往复运动时控制电流可实现范围．考虑作动器约束和悬架许用行程，基于模型预测控制方法设计1/4车辆电磁主动悬架控制器，并分别针对瞬时垂向冲击和随机不平路面工况进行仿真分析．结果表明，相对于线性最优控制主动悬架，模型预测控制可以使车辆获得更佳的行驶平顺性能．

预测控制（MPC）最早的教程了，前两章较为清楚地说明了预测控制的基本原理

循环码matlab中编程代码KoopmanMPC_for_flowcontrol 该项目在H. Arbabi，M。Korda和I. Mezic（）撰写的论文“非线性流动的数据驱动的Koopman模型预测控制框架”之后，演示了Koopman-MPC框架在流量控制中的应用。 下图总结了Koopman-MPC框架： 根文件夹中的文件： 汉堡的例子 按照本文中的说明运行Burgers示例，它包括数据收集，用于标识Koopman线性系统的扩展动态模式分解（EDMD），以及从某个初始条件开始的闭环控制系统。 随意使用代码的参数，特别是尝试不同的可观察对象，嵌入尺寸，参考信号，初始条件等。带有初始参数设置的整个程序在2分钟内即可在我的个人笔记本电脑上运行。 腔体示例 运行本文中介绍的盖驱动腔流动示例，包括用于识别Koopman线性系统的EDMD，以及在极限循环上从某些初始条件运行的闭环控制系统。 运行此代码有两种选择：1-要求代码为EDMD生成数据。 这是一个漫长的过程，对于白皮书中报告的参数值，在功能强大的台式机上（无并行化）大约需要10个小时，或者2-转到并下载数据文件“ Cavity_data

利用MATLAB/Simulink搭建的三电平逆变器仿真电路，利用模型预测控制方法进行控制，可以实现中点点位平衡，对研究模型预测控制有一定学习作用。