基于Lyapunov模型预测控制方法的AUV路径跟踪与fossen动力学模型复现分析：与优化算法和反步法对比研究,基于Lyapunov模型的MPC方法在AUV路径跟踪问题中的应用与对比研究,5-顶刊复现，基于Lyapunov的模型预测控制MPC方法，用于控制水下机器人AUV的路径跟踪问题trajectory tracking 具体的方法和建模过程可以参考文献。 本代码包括水下机器人的fossen动力学模型，matlab的优化算法求解器，还包括非线性反步法backstepping 的对比代码非常划算，两种对比都有。 ,顶刊复现; Lyapunov模型预测控制MPC; 水下机器人AUV路径跟踪; fossen动力学模型; matlab优化算法求解器; 非线性反步法backstepping对比,基于Lyapunov MPC方法的AUV路径跟踪研究

基于模型预测控制的储能双向DCDC变换器仿真研究：模型构建、功能实现与结果分析,基于模型预测控制的储能双向DCDC变换器仿真研究：仿真模型、实现与结果展示,模型预测控制MPC的储能双向DCDC变器 仿真展示为储能双向DCDC变器，采用模型预测电流控制。 仿真模型包括：蓄电池模型、双向DCDC变器主电路、下垂控制、模型预测电流控制（fcn代码实现）。 结果如图所示，跟踪期望能力强，功能实现完整。 文件包括： [1]仿真模型 [2]相关参考文献。 ,模型预测控制MPC;储能双向DCDC变换器;仿真展示;蓄电池模型;主电路;下垂控制;fcn代码实现;跟踪期望能力强;功能实现完整;相关参考文献。,模型预测控制MPC在储能双向DCDC变换器中的应用及仿真研究

标题中的“飞行器”指的是本压缩包所包含内容的主题，即关注于飞行器相关知识的范畴。具体到本压缩包，涉及的是飞行器的姿态控制仿真，姿态控制是飞行器飞行控制的重要组成部分，关系到飞行器稳定、高效地完成任务。而“ode45”是一个在Matlab软件中常用的数值求解器，它用于求解常微分方程初值问题。在飞行器姿态控制仿真中，“ode45”通常用于模拟飞行器的姿态动态响应。标题中的“含Matlab源码”表明压缩包内含有Matlab编程源代码，Matlab是一种广泛应用于工程计算、数据分析、算法开发的高性能语言和交互式环境，尤其在飞行器设计和仿真领域中具有重要地位。“8869期”可能是此仿真项目或者教学视频的编号。 结合上述分析，我们可以得知，本压缩包提供了一个关于飞行器姿态控制的仿真案例，其中涵盖了具体的Matlab编程源码以及使用ode45求解器进行的姿态动态仿真的过程。用户在拥有Matlab软件的基础上，可以通过解压并运行压缩包中的mp4视频文件，来直观学习和理解飞行器姿态控制仿真过程。这将对飞行器设计者、研究人员以及相关专业的学生，在学习飞行器控制理论和实践仿真操作方面提供帮助。 由于标题、描述和标签中没有提供更多信息，文件列表中仅列出一个mp4视频文件，这意味着本压缩包的主要内容可能集中在视频教学上。视频内容可能包含飞行器姿态控制的相关理论讲解、仿真模型的搭建、Matlab编程步骤的演示以及仿真结果的分析等。通过这种直观的教学方式，用户可以更容易地理解复杂的控制理论和仿真技术。因此，对于那些希望深入了解飞行器控制领域的学者和工程师来说，这个压缩包无疑是一个宝贵的学习资源。 该压缩包通过提供Matlab源码和仿真视频，为飞行器控制领域的学习者提供了实践操作和理论学习相结合的平台，能够帮助用户更全面地掌握飞行器姿态控制的仿真技术。

MPC控制器设计，模型预测控制，线性时变模型预测控制，LTV MPC，提供理论讲解与应用实现。 提供MPC算法、LTV MPC 算法在直升机和四旋翼中的应用实例。 提供模型预测控制资料。 提供matlab中模型预测控制工具箱mpcDesign 的使用讲解。

四旋翼飞行器模型预测控制仿真带PPT 四旋翼无人机 四旋翼飞行器模型预测控的MATLAB仿真，纯M代码实现，最优化求解使用了CasADi优化控制库（绿色免安装）。 CasADi我已下到代码目录里，代码到手可直接运行。 运行完直接plot出附图仿真结果。 配套30页的ppt，简介了相关原理与模型公式，详见附图。 关联词：无人机轨迹跟踪，无人机姿态控制， MPC控制。

两电平三相并网逆变器模型预测控制MPC 包括单矢量、双矢量、三矢量+功率器件损耗模型 Matlab simulink仿真(2018a及以上版本)

针对一类具有大工作区域和快时变特性的约束非线性系统, 采用多个线性参数时变(LPV) 模型近似描述原非线性系统. 对于各LPV 模型, 设计基于参数独立Lyapunov 函数的局部离线预测控制器. 构造各局部控制器间的切换策略, 在保证切换稳定性的同时, 使相互重叠的稳定域覆盖期望的工作区域. 仿真结果表明, 相比于已有的调度预测控制方法, 所提出的方法不仅能够保证控制输入在给定的约束范围内, 而且在局部控制器切换次数少的情况下, 获得良好的控制性能.

线性参变(LPV)+鲁棒模型预测控制(RMPC)+路径跟踪(PTC)，目前能实现20-25m s的变速单移线和10-15m s的变速双移线。 考虑速度和侧偏刚度变化，基于二自由度模型和LMI设计鲁棒模型预测控制器。 上层考虑状态约束，输入约束进行控制率在线求解，计算得到前轮转角和附加横摆力矩，下层通过最优化算法求出四轮转矩。 算法采用simulink的sfunction进行搭建，和carsim8.02进行联合仿真，包含出图m文件和简单的说明文档。 本套文件内含一个主要的mdl文件，一个出图m文件，一个说明文档以及carsim8.02的cpar文件。 MATLAB2020a以上版本和carsim8.02版本

   要用模型预测控制（MPC）做算法的对比实验，发现写纯.m文件有点麻烦，毕竟我不深入原理，于是用MATLAB/SIMULINK自带的MPC controller模块，真是太节省时间了。MPC需4个模块：被控对象的数学模型、预测模型、优化算法以及矫正反馈。使用自带的MPC control模块的话，只需要知道被控对象的数学模型就行了。下面用一个实例进行演示。 matlab程序（含simulink和.m程序），完整运行

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