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.

线性规划的matlab代码 基于线性状态空间模型的预测控制器框架 旨在实现一个代码编写复杂度不高于Matlab的模型预测控制器封装 未来将加入非线性模型（极有可能是基于高斯过程回归）的预测控制，可能会有大量代码需要重构 需要qpOASES 3.7版本，把qpOASES源码的include和src文件夹放在本工程的qpOASES文件夹内，并在工程目录中包含include路径 代码主要由四部分组成：矩阵类a_matrix，状态空间类state_space，预测控制类mpc（无差分约束）与mpc_d_constraint（包含差分约束），二次规划求解器qpOASES（需手动添加）。 使用指南 使用时，需包含mpc.h或mpc_d_constraint.h 矩阵类使用基础 在本程序中，所有变量都是以矩阵存在的（对Matlab的拙劣模仿），因此首先需要至少掌握内置矩阵类a_matrix的基本用法。 你可以像这样初始化一个矩阵： //initialize a 4*3 matrix a_matrix mat1={{1,2,3},{4,5,6},{7,8,9},{10,11,12}}; 矩阵可以直接使

在建立惯性定向三轴稳定卫星非线性耦合姿态运动模型的基础上, 设计了姿态三轴稳定控制的自适应滑模 变结构控制器. 在控制器的设计中, 考虑了小卫星惯量参数的不确定性以及外界力矩干扰的情况, 利用自适应滑模变 结构控制方法在线辨识干扰力矩的极值以及卫星惯量参数, 并依此动态调整控制器的输出. 基于Lyapunov 稳定性原 理证明了所设计的控制器能够使系统全局一致最终有界稳定. 仿真结果表明了该控制方法的有效性和可行性.

基于新型LQR的四旋翼无人机姿态控制

执行器饱和且无角速度的容错航天器姿态控制

提出一种基于桶排序的双层模型预测控制方法。对电容 电压进行桶排序，将电压排序后的子模块按次序等分为若干组，通过第一层模型预测控制确定需要插入桥臂的 组数，再通过第二层模型预测控制进一步确定需要插入的子模块。在 PSCAD/EMTDC 下搭建模块化多电平换 流器仿真系统，验证了所提方法的有效性。

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

该资源为广义预测控制的代码，根据已有模型的参数，绘制图像。 其中，模型参数已知，预测长度400，期望信号为长度100的方波。 广义预测控制中多步求解Diophanine方程，需要调用multidiophantine的M文件，但M文件无法同时上传是为什么？ 我继续上传multidiophantine.m文件。