无人驾驶汽车系统；事件触发控制；模型预测控制；路径跟随

pyMPC Python中的线性约束模型预测控制（MPC）： 在哪里 要求 pyMPC需要以下软件包： 麻木 科学的 matplotlib 安装 获取pyMPC项目的本地副本。 例如，运行 git clone https://github.com/forgi86/pyMPC.git 在终端中使用git克隆项目。 或者，从此下载压缩的pyMPC项目并将其解压缩到本地文件夹中 通过运行安装pyMPC pip install -e . 在pyMPC项目根文件夹中（文件setup.py所在的位置）。 支持平台 我们在以下平台上成功测试了pyMPC： 具有x86-64 CPU的PC上的Windows 10 具有x86-64 CPU的PC上的Ubuntu 18.04 LTS Raspbian PI 3 rev B上的Raspbian Buster 有关Raspberry PI平台的详

英语原文，MIMO系统 多模型预测控制

广义预测控制matlab仿真程序！希望对大家学预测控制有所帮助！ 广义预测控制matlab仿真程序！希望对大家学预测控制有所帮助！

针对一类工业生产过程中实时跟踪问题，本文提出一种增量式模型预测控制算法，其基本思想是在预测模型中根据跟踪误差采用速度响应来建立预测模型，并在预测模型中采用控制量的增量软约束和在线滚动优化方法使其二次性能指标达到最优。理论分析和Matlab仿真实验结果表明，该控制算法能获得良好的跟踪性能、平稳的被控对象动态响应以及更强的闭环系统鲁棒性。

为降低预测控制在大规模系统在线实施中的计算量，同时保证系统的全局优化性能，提出一种集中优化、分散控制的双层结构预测控制策略。在稳态目标计算层，基于全局过程模型对系统进行集中优化，将优化结果作为设定值传递给动态控制层；在动态控制层，将大系统划分为若干个子系统，每个子系统分别由基于各自子过程模型的模型预测控制进行控制，为减少各子系统之间的相互干扰，在各个子系统之间添加前馈控制器对扰动进行补偿，提高系统的总体动态控制性能

行业分类-电子电器-基于模型预测控制的微电网多时间尺度优化调度方法.zip

研究生预测控制课堂大作业，结合具体项目实例，采用GPC算法，附带程序，仿真图。在单元机组协调控制系统中，包括主控系统和子控系统，它们最终的控制对象为锅炉、汽轮机和发电机，它具有大时滞、强耦合、非线性，同时难以平匹配的特点。在整个机组的发电过程中，锅炉和汽轮机的动态特性差别很大，它们对负荷的响应速度一慢一快，所以单元机组内外的两个能量平衡关系互相制约，而它内部的负荷响应性能又与内部参数稳定性存在固有的矛盾。

基于自适应模糊神经网络的非线性系统模型预测控制

Optimal Control 允许您将控制问题（控制理论）表述为数学优化问题。 OpenOCL 提供了一种有助于实现最优控制问题的建模语言。 它实现了直接搭配方法，并接口 CasADi 和 ipopt 来解决非线性程序。 或者，可以使用新的（正在进行的）acados 界面。 特征： - 通过 CasADi 自动区分- 多阶段问题- 矩阵值变量- 按名称访问所有变量（无需索引） - 绘制初始猜测、中间步骤和解决方案-依赖项（acados，CasADi）将在首次启动时自动解决 主要开发商： 乔纳斯·科内曼， https://github.com/jkoendev 版权所有 2019, 2020 Jonas Koenemann, Moritz Diehl, 弗莱堡大学根据3条款BSD许可条款，允许重新分发。 请确保上述版权声明在任何衍生作品中可见 https://openocl.gith