基于状态空间的模型预测MPC控制器的设计，附带例子（MATLAB）

基于反步法的四旋翼无人机姿态控制，赵丹丹，孙长银，姿态控制的效果直接影响了四旋翼无人机的飞行性能，是其飞行控制的关键。本文设计了一种基于反步法的四旋翼无人机姿态控制方法。

《无人驾驶车辆模型预测控制 [龚建伟，姜岩，徐威著]》，带有目录，查看方便。 本书主要介绍模型预测控制理论与方法在无人驾驶车辆运动规划与跟踪控制中的应用。由于模型预测控制理论数学抽象特点明显，初涉者往往需要较长时间的探索才能真正理解和掌握，而进一步应用到具体研究，则需要更长的过程。本书详细介绍了应用模型预测控制理论进行无人驾驶车辆控制的基础方法，结合运动规划与跟踪实例详细说明了预测模型建立、方法优化、约束处理和反馈校正的方法，给出了Matlab仿真代码和详细图解仿真步骤。所有代码都详细提供了详尽的注解，并且融入了研究团队在本领域的研究成果。, 本书可以作为地面无人车辆、空中无人机、无人艇及移动机器人等无人车辆模型预测控制的研究参考资料，同时也可以作为学习模型预测控制理论的应用教材。

matlab生成算法代码ParNMPC版本1903-1 1903-1版的新功能： 原始对偶内点法 改进的用户界面 更好的性能 线搜索 介绍 主页： ParNMPC是用于非线性模型预测控制（NMPC）的MATLAB实时优化工具包。 ParNMPC的目的是为NMPC问题表述，闭环仿真和部署提供一个易于使用的环境。 使用ParNMPC ，您可以非常轻松地定义自己的NMPC问题， ParNMPC会自动为单核或多核CPU生成自包含的C / C ++代码。 即使只有一个内核， ParNMPC也非常快（计算时间通常在$ \ mu $ s范围内），并且启用并行计算时可以实现很高的加速比。 强调 符号问题表示 使用OpenMP自动并行C / C ++代码生成 收敛速度快（达到超线性） 高度可并行化（最多可以使用N个核，N是离散化步骤的数量） 高加速比 MATLAB与Simulink 安装 克隆或下载ParNMPC 。 解压缩下载的文件。 要求 MATLAB 2016a或更高版本 MATLAB编码器 MATLAB优化工具箱 MATLAB并行计算工具箱 MATLAB符号数学工具箱 Simulink编码器 支

10.4其他姿态控制工具 137 为了更好地对目标对象的姿态进行有效的控制、 il 算和l管理. STK 还提供有其他一 些姿态控制工具 . 其中"矢量几何"工具和"三维姿态窗口"比较实用。 10.4.1 矢量几何工具 在对象浏览器中右击卫星对象 "5at ) 飞逃拇弹出菜单巾的 tt Satellite Tools" )- "VI阻tor Geometry" (矢程儿何〉命令，打开如阁 10.18 所示的"矢:Iil儿何五具"对话框. I再由左上方 "Components" (组件) ~IJ表椎中的某个组件，所选组件的相关配置参 数就会出现在右侧的配置区内. 矢盘几何工具的参数配置主要由 3 个部分组成. 上部用F组件选择，可以从这里选择为每个对象预制好的组件，并设置是否显示高 级组件. 下部是功能区，可以通过这里复制、修改和删除所边的组件. 在配置区的中部是..Create/Show" (产生/显示〉区，可以在这电控制组件类型的显 示或有产生全新的组件.组件的产生/显示区)Ji包括 6 个部分，分别是 "Yector" (矢盘}、 .. Axes" (轴〉、"Angle" (角)、 ttPoint " (点)、 UCoordinate System" (坐标系〉和"Plane" 〈面).创个部分部包含有一个按钮和一个复选框.其巾，拙'相I可启动相应的组件添加对 活框，通过这些对话框来产生新的组件.而复逃桩，则川来控制组件类型在组件选择区 的显示属性.

研究包含稳态目标计算(Steady-state target calculation,SSTC)层和动态控制层的双层结构预测控制(Model predictive control,MPC)及其实现方法.我们将已有的辨识、优化和控制方案适当地组合并软件化.通过在多优先级稳态目标计算中引入新的变量,给出了稳态目标计算的统一表达方法,每个优先级的优化问题或是跟踪外部目标,或是放松软约束.通过仿真算例和应用实例相结合的方式验证了软件功能.

提出了一种新型光伏逆变器拓扑结构，其由罗氏升压电路、三相四开关逆变单元组成，可以有效提高光伏发电效率、降低光伏系统成本。针对该结构逆变器提出了一种新型前馈功率预测控制策略，其通过将自然环境分区后排列，然后逐一对其历史光伏最大功率进行寻优，从而确定相应的前馈功率预测值。该方法具有计算量小、运算速度快、实现简单、控制精度高、可靠性强的显著优点，可以省去传统逆变器控制的直流侧电压闭环，由逆变器本身完成光伏阵列的最大功率点跟踪功能，从而提高系统响应速度与可靠性。仿真与实验结果均验证了所提结构和控制方法的可行性及优越性。

在本文中，解决了四旋翼传递未知时变有效载荷的鲁棒控制问题。 首先，建立了带有有效载荷的四旋翼飞行器模型。 有效载荷的动力学被视为干扰，并被添加到四旋翼模型中。 其次，为了增强系统的鲁棒性，使用扩展状态观察器（ESO）估计来自有效载荷的干扰，以进行反馈补偿。 然后，开发了一种针对多输入多输出（MIMO）系统的预测控制器，以降低由有效载荷的加载/丢失引起的突然变化所造成的影响。 最后，通过与传统的级联比例积分微分（CPID）方法和滑模控制（SMC）方法进行比较，验证了所开发方案的优越性。 仿真结果表明，CPID方法即使在姿态控制上也能达到满意的效果，但在姿态稳定方面却表现不佳，而SMC则表现出输入颤动现象。

通过分析动力分散式高速动车组多动力单元制动过程中制动力和速度之间的关系，根据动车组制动过程中的运行数据和制动特性曲线，建立高速动车组制动过程多动力单元的分布式三阶自回归模型;采用多 变量广义预测控制方法，实时生成各动力单元所需制动力，实现制动过程中对动车组各动力单元给定速度的跟 踪控制。采用 MATLAB软件和给出的建模方法以及跟踪控制方法，以 CRH380A 型高速动车组为例进行跟踪控 制仿真。结果表明:由仿真计算得到的动力单元速度与其实际速度的最大正负误差之绝对值均小于2km·h-1，均方根误差小于1km·h-1，均满足高速动车组运行过程的速度误差要求，验证了所建模型的准确性;高速动车组在制动过程中各动力单元对给定速度跟踪控制的最大绝对误差仅为0.195 8km·h-1，大大优于传统的多变量比例积分微分控制方法，满足制动过程中对动车组运行安全、舒适和停靠准确的要求。

三相并网逆变器模型预测控制