支持文件：基于模型的预测控制：实用方法，作者 JA Rossiter 易于编辑的文件，用于模拟三种 MIMO 预测控制算法。 这些文件旨在作为本书的支持，使学生能够从公式的公式中研究预测控制算法。 直到闭环仿真的预测方程。 代码主要是基本的MATLAB，并且在结构上也是透明的。 因此，这些文件形成了用于算法修改或制定所需的精确场景或图的有用模板。 提供了示例文件以促进这一点。 一些文件允许使用传递函数模型，一些文件允许使用状态空间模型，它们同时适用于 SISO 和 MIMO 过程，并包括系统约束处理。 大多数文件不使用任何 MATLAB 工具箱，但少数例外可以很容易地被编辑掉，但功能损失很小。 这些文件是免费提供的，因此不保证它们的行为，也不打算提供全面的文件。 但是，如果用户发现错误或希望提出有用的改进建议，请与作者联系。

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

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四轴飞行器姿态控制系统设计 制作方法和原理

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

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