explicit-mpc：基于鲁棒非线性回归和约简支持向量机的基于学习的显式非线性模型预测控制

此 Simulink 模型表示由以下微分方程描述的 Van der Pol 振荡器x'' - m(1-x^2)x' + x = 0 其中 x=x(t) 是时间的函数，m 是物理参数。 可以很容易地观察到，对于 m=0，系统变为线性。 建议用户尝试不同的 m 值并查看系统行为的变化。 还可以更改 x(0) 和 x'(0) 的初始值，看看这是否会改变系统的行为。 注意：细化因子已更改为 4，以生成更平滑的模拟。 另外不要忘记取消选中“限制数据点”选项。 这包括在[1]中。 参考： [1] 使用 Matlab 的控制理论应用介绍， https://www.researchgate.net/publication/281374146_An_Introduction_to_Control_Theory_Applications_with_Matlab [2] 微分方程、动力学系统和混沌简介，Hirs

MPsee 是一种数学工具，可收集有关任何优化控制问题的所有基本信息，然后自动生成快速在线非线性模型预测控制器 (NMPC)，用于仿真和实现目的。 它具有用户界面以定义最佳控制问题。 根据正确的问题定义，MPsee 生成相关的 MATLAB 代码。 然后，用户可以利用提供的 Simulink 库 (NMPCLib.slx) 在 Simulink 中实现和模拟他们的 NMPC。 MPsee 基于 c/GMRES 和 Newton/GMRES 实时优化方法生成 NMPC 控制器，并允许用户在单射和多射方法之间进行选择。 执照： MPsee Toolbox 在 Apache 许可下分发，版本 2.0 (Apache-2.0)，但没有任何保证； 甚至没有对适销性或针对特定目的的适用性的暗示保证。 在将理论和软件实现用于他们自己的研究或商业利用结果之前，用户有责任评估理论和软件实现的正确性。

关于ROS的模型预测控制实现 抽象的 该存储库使用从周期到单周期的移动机器人模型来实现，这意味着差动驱动轮式移动机器人具有良好的跟踪性能。 要运行此NMPC算法，您可以使用GAZEBO仿真器或定制的移动机器人，并与ROS中使用默认本地计划器的DWA算法进行比较。 特征 基于非线性Unicycle模型的MPC（通过ipopt求解器） AMCL本地化，伪本地化（基于编码器测距法） GAZEBO模拟，服务 安装 Ubuntu 18.04 安装ROS Melodic 安装ROS依赖项： sudo apt install ros-melodic-costmap-2d ros-melodic-move-base ros-melodic-global-planner ros-melodic-amcl 安装Ipopt：请参阅“ document / ipopt_install”中的教程。

非线性模型及其解法 最小二乘法 公式详细推导及个人理解 非线性最小二乘估计的定义及存在性定理 于是改进的Gauss-NewTon迭代算法为： （1）选定初值 ，对非线性模型（1）式线性化，并按线性最小二乘估计求 （2）适当选取 ，并按（6）式计算 （3）若 ，则转（4），否则另 ，转（1） （4）输出 和 ，结束 该算法关键是要计算 ，韦博成建议对 采用三点抛物线近似，即分别求出 时的值，这三个值为 ， ， ，则：

模型预测控制 (MPC) 预测和优化未来时间范围内的时变过程。 该控制包接受线性或非线性模型。 使用APOPT、IPOPT等大规模非线性规划求解器，解决数据协调、移动范围估计、实时优化、动态仿真和非线性MPC问题。 此目录中包含三个示例文件，用于实现线性时不变 (LTI) 系统的控制器： 1. apm1_lti - 将任何 LTI 模型转换为 APM 格式2. apm2_step - 执行步骤测试以确保模型准确性3. apm3_control - MPC 设定值更改为新的目标值 步骤 2 和 3 还会打开 Web 界面以查看步骤或控制器响应。 在以下位置提供了其他文档和示例问题： http://apmonitor.com/wiki 还举办双周网络研讨会以演示新应用程序并提供教程。 之前的演讲包括无人驾驶飞行器 (UAV)、摩擦搅拌焊接 (FSW)、生物系统、能量存储、燃烧、燃料电

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一个非线性模型预测控制程序，初学者入门的好资料，值得下载参考

1、线性回归，岭回归，Lasso回归，局部加权线性回归 2、logistic回归，softmax回归，最大熵模型 3、广义线性模型 4、Fisher线性判别和线性感知机 5、三层神经网络 6、支持向量机

与 s 函数块一起使用的非线性模型构建，以及用于在不稳定平衡点线性化的文件