关于 SSGPC 计划的说明程一平电子与信息工程学院北京交通大学中国北京 这是我编写的 Simulink 程序，用于实现我在论文“A DMC-like implementation of GPC”中描述的状态空间 GPC 算法。 控制器现在实现为单片 S-Function 模块。 我认为这种整体实现比我在论文中描述的实现有所改进，但底层算法是相同的。 为了使模型适合手头的特定应用，读者只需要修改 GpcControl.m 中的几行，即设置 n、p、m、alpha、beta、Q、R 的行。其他行可以保持不变。 如果您有任何问题或意见，请通过电子邮件联系作者： ypcheng@bjtu.edu.cn

主要用于状态反馈预测控制

故障诊断代码matlab 工业过程的容错线性参数可变模型预测控制方案（FT-LPVMPC） 抽象的 该代码为非线性化学过程中的容错提供了基于模型的策略。 拟议的主动容错控制系统（AFTCS）的结构为： 在那里，“故障检测与诊断” （FDD）阶段使用广义观察者库来检测，隔离和估计多个故障。 具体来说，使用一组LPV降序未知输入观察者（LPV-RUIO）和具有未知输入的LPV输出观察者（LPV-UIOO）。 随后，此信息将传递到补偿控制器输入数据的重新配置机制，以实现可接受的故障后系统性能。 选定的控制器使用移动视野估计（MHE）技术在每次迭代时更新基于模型的预测控制（MPC）内部模型，从而增强了控制器的容错能力。 现在，就线性矩阵不等式（LMI）问题而言，可以保证FDD模块和容错控制（FTC）单元的稳定性。 给出了基于典型化学工业过程的仿真结果，以说明这种方法的实现和性能。 要求 至少一个具有6 GB RAM的i5-3337U CPU@2.7 GHz（2核）。 R2016b或更高 包装方式： LMI实验室 论文信息 很快... 将评论和问题发送给：

插电式并联混合动力汽车模型预测控制

基于模型预测控制的电动汽车轮毂电机转矩控制研究_肖祥慧.caj

汽车刹车距离matlab代码介绍 带我去自驾车！ 在过去的十年中，由于计算速度，传感器技术和大众关注度的提高，自动驾驶汽车的发展加速了。 本文探讨了如下所示的自动驾驶汽车的软件体系结构。 控制器使用模型预测控制（MPC）算法来预测汽车的未来位置，从而知道汽车的“车辆动力学”方程式和测量到的位置（当前状态）。 该算法适用于任何具有电子控制方向盘，油门和制动踏板的汽车。 您可以读取传感器值（相机，雷达，激光雷达，GPS）并直接从汽车上控制汽车，并与制造商联系以进行确认。 模型预测控制（MPC）算法 这种架构使您可以使用模型预测控制（MPC）控制车辆的加速，制动和转向。 上面显示的软件体系结构已在上图中显示的自动驾驶现代奏鸣曲上进行了测试。 它已在高速公路速度和城市行驶条件下成功进行了测试。 从当前状态开始，在每个采样时间步长上，都会在有限的范围内解决开环最优控制问题。 对于每个连续的时间步长，时间步长会在水平范围内解决基于新测量的新的最优控制问题。 最佳解决方案依赖于关于输入约束，输出约束以及最小化性能指标（成本）的过程动态模型。 该模型的成本方程式是简单的距离公式，它通过使成本误差最小化

自20世纪70年代被提出以来，预测控制相对传统PID控制的很多优势令其在工业过程应用中产生了重要和广泛的影响。预测控制的方法有很多种，例如：动态矩阵控制(DMC)、扩展的预测自适应控制(EPSAC)、模型算法控制(MAC)、预测函数控制(PFC)、二次动态矩阵控制(QDMC)、序贯开环最优控制(S0L0)，以及广义预测控制(GPC)等，统称为"模型预测控制"(modelDredictive Control，MPC)。

龚建伟第二版书中可行的程序，遇到问题大家一起留言讨论进步学习。

浙江大学控制系预测控制课件，研究生课程，里面有PPT和文献。

模型预测控制学习(适合基础学习，主要包括DMC,MPC)，内容有程序及建模。