广义预测控制的MATLAB程序

对于一类状态无法测量的非线性系统，当系统的输出被异步采样时，通过引入状态观测器，提出了一种输出反馈分布式模型预测控制算法。 证明了估计状态和实际系统状态的误差是有界的。 并且保证闭环系统的估计状态最终被限制在包含原点的区域中。 结果，实际系统的状态最终受到限制。 仿真实例验证了所提出的分布式控制方法的有效性。

预测控制 动态矩阵法

意大利专家的多年模型预测控制算法总结，共有9章，2021年更新，可用于BMS SOC估计，PMSM估计等

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针对MIMO非线性系统的模型预测控制（MPC），建立了一种新型的带有外部输入的反向传播自回归（BP-ARX）组合模型，可以得到输入与输出之间的稳态关系。 BP神经网络代表稳态关系，ARX模型代表非线性系统输入和输出之间的线性动态关系。 BP-ARX模型是一个全局模型，可以离线识别，而ARX模型的参数根据BP神经网络和操作数据进行在线缩放。 采用顺序二次规划在线求解二次目标函数，并定义了移位系数以约束递归最小二乘算法的生效时间。 因此，提出了一种参数变化非线性MPC（PVNMPC）算法，该算法可快速响应系统设定点的大变化，并在系统输出接近设定点时显示出良好的动态性能。 在多变量搅拌罐和多变量pH中和过程中的仿真结果说明了该方法的适用性，并对PVNMPC和多变量递归广义预测控制器之间的控制效果进行了比较。