离散控制Matlab代码系留飞行物的非线性模型预测控制和状态估计 动机 是否可以在三维空间中两点之间的预定轨迹上移动飞行物体？ 考虑了以前的建模尝试，并应用了Lagrange形式主义，以便找到更合适的模型以进行更快的仿真和控制。 然后使用几个优化例程估算其参数。 像往常一样，对模型进行线性化和离散化处理，并使用离散线性二次调节器来控制球的仰角，作为对转盘上不同种类输入激励的响应。 仅在设计和实现卡尔曼滤波器之后才能实现全状态控制器。 然后使用所谓的内部模型原理对这两个组件进行改进，以使球的仰角响应尽可能保持不变。 然后开发了非线性模型预测控制以及移动视点估计器（状态观测器），并测试了两个非平凡的最优控制问题。 代码 该代码在模块化主题检查点中分开，对于其中的一些主题检查点（基本上出于建模目的）仅可用Matlab实现，而对于状态估计或预测控制实时C ++（OROCOS）版本也需要这些实现。 造型部分 代码中的点1-6对应于遵循的建模链： 1，2：摩擦参数识别：找到并调整了从下部电机到轴的简单摩擦模型。 调整了二阶模型，并将其用作进一步模型链的基础。 3：用Matlab符号工具进行Lagr

提出了一种用于降压 DC-DC 转换器的模型预测控制 (MPC) 方法。后者基于转换器的离散模型

过程控制温度Arduino实验室是具有两个加热器和两个温度传感器的高级温度控制的动手应用程序。 实验室加强了模型开发，估计和高级控制方法的原理。 有关其他信息和源代码，请参见http://apmonitor.com/do/index.php/Main/AdvancedTemperatureControl 。

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为了解决由多个电池单元组成的大容量电池储能阵列系统(BESAS)的优化运行问题，提出了一种基于分布式模型预测控制的加权一致性算法。首先，介绍了含风电场BESAS的构成，将多个电池储能单元划分为充电组和放电组，通过制定合理的组间协调策略，在不影响BESAS额定功率的前提下，提高储能系统的容量利用率和减少充/放电转换次数；然后，详细地介绍了所提分布式算法的计算过程，并将该算法应用于BESAS的分组控制过程，实现兼顾电池单元安全运行的功率自适应分配；最后，通过算例从算法性能和BESAS控制性能2个方面进行仿真验证，结果表明所提算法和分组控制策略在鲁棒性和控制效果方面均具有一定的优势和可行性。

对准线性参数时变Markov跳变系统,当系统状态不完全可测时,研究一类基于输出反馈的鲁棒模型预测控制问题。将多包不确定性和有界噪声综合考虑,通过求解无穷时域性能指标的最小最大优化问题,得到了系统的输出反馈控制律。引入二次有界概念,在满足输入输出约束的情况下,保证闭环系统的随机稳定。数值算例验证了方法的有效性。

三矢量占空比电流模型预测控制matlab仿真模型

针对船舶航向控制中传统的控制方法船舶响应速度慢,鲁棒性差以及舵角变化比较频繁和抗风浪流干扰能力差问题,采用了广义预测控制的船舶航向保持和转向算法,其中控制器参数可根据智能规则自动调整。使用MATLAB和SIMULINK进行仿真,并加入传统的PID控制进行比较,在船舶航速发生改变使船舶模型发生改变时,仿真结果验证了广义预测控制船舶航向具有更好的鲁棒性,增加风浪流干扰时,结果验证了广义预测控制算法相比于PID控制具有更好的抗干扰能力。

烟气含氧量是影响火电厂锅炉运行安全性和经济性的一个重要因素，影响锅炉烟气含氧量的因素多而复杂，对烟气含氧量特性进行建模与控制是实现锅炉正常运行的基础。借助现场运行数据，根据锅炉烟气含氧量的特性，建立基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的锅炉烟气含氧量预测模型。在此基础上结合全局寻优的混合粒子群算法(PSO)，对锅炉烟气含氧量进行控制。仿真结果表明：该方法能够比较准确地对火电厂锅炉烟气含氧量进行测量和控制，为锅炉燃烧系统的闭环控制与优化运行提供了新的手段。

神经网络在模型预测控制中的应用，除此之外，侧重于计算的效率的分析