离散控制Matlab代码MPC起重机的例子 这是在MPC控制上的Matlab实现，对起重机模型具有硬约束和软约束。 Crane是在Simulink模型中建模的。 安装 该代码已在Matlab，2015和2017a中进行了测试。 在matlab 2017a中，必须注释掉mpqpsolverOptions.m中的hString2Char函数，以使Simulink模型得以编译。 mpqpsolverOptions.m中的第42行。 用法 克隆此存储库 git clone git@github.com:Olofforsberg/RHC-and-MPC-on-a-pendulum-crane-example..git 将此文件夹添加到matlab中的路径并运行文件：testMyRHC.m，用于运行起重机的RHC控制器。 用于运行扩展的MPC控制器的testMyMPC.m，有两个用于硬约束或软约束的simulink模型。 代码结构 摆锤上ODE方程的参数存储在SSmodelParams.mat中。起重机的simulink模型具有存储在Params_Simscape.mat文件中的参数。 离散状态空

离散控制Matlab代码LMI 最优和鲁棒控制中的线性矩阵不等式。 线性矩阵不等式：离散系统-HARISHANKAR PRABHAKARAN。 可以在本书中找到这些LMI ：。 这是一组代码，作为Wikibook中离散时间系统的示例程序（我创建的页面在下面列出，并且相应的MATLAB代码可用）： 要运行这些MATLAB代码，需要YALMIP TOOLBOX和诸如SeDuMi或IBM CPLEX之类的求解器。 A1.m-离散时间Lyapunov稳定性（Caverly 3.1.3） A2.m-离散时间有界实引理（H∞范数）（平均3.2.2） A3.m-离散时间H2规范（平均3.3.2） A4.m-离散时间稳定度（平均3.11.2） A5.m-离散时间可检测性（平均3.12.2） A6.m-离散时间H2最佳全状态反馈控制（平均4.2.2） A7.m-离散时间H2-最佳动态输出反馈控制（平均4.2.4） A8.m-离散时间H∞-最佳全状态反馈控制（平均4.3.2） A9.m-离散时间H∞-最佳动态输出反馈控制（平均4.3.4） A10.m-离散时间混合H2-H∞-最佳全状态反馈控制（平均4.4

离散控制Matlab代码学习RL 学习强化学习（在MATLAB:registered:中） 抽象的 该软件是一个游乐场，专门针对具有多种设置的详细学习强化学习（RL）。 运动场的核心是基于移动机器人的模型，被称为“扩展的非完整双积分器”（ENDI）。 有关说明，请参见。 总体代码流程图可在中找到。 基本上，代理（也称为“控制器”）连接到环境（系统）并生成操作，以使将来在无限远景中的运行成本（也称为奖励或阶段成本）最小化。 因此，此软件包中的特定目标是停放机器人。 该控制器为多模式控制器，可与各种基线进行比较（标称停车控制器，具有和不具有实时模型估计功能的模型预测控制器）。 包装的主要内容 -初始化脚本 -在MATLAB 2018a中，主文件是一个Simulink模型，顾名思义 -包含评论者定义的函数的脚本 -包装成适合在Simulink中使用的形式的状态空间模型的标准估计量 -确定确定合适的初始状态的方法相同 -包含角色定义为功能的脚本 -标称停车控制器的辅助功能 详细内容如下 一般说明 流程图中的大部分内容说明了该软件的不同部分之间如何交互。 它的主要成分是： 系统 标称控制器 由模型估算器，评论家和演员

离散控制Matlab代码磁悬浮网 磁悬浮系统的神经网络模型 参考： [ BeHaDe2010 ] Beale，MH，MT Hagan，HB Demuth（2010）。 神经网络工具箱7：The MathWorks Inc.用户指南。 [ Ha2014 ] Hagan M.（2014）。 神经网络设计。 [ HaDeJe2002 ] Hagan，MT，HB Demuth和OD Jesus（2002）。 介绍神经网络在控制系统中的使用。 国际鲁棒和非线性控制杂志，12（11），959-985。 问题离散化 该问题被离散为三个阶段： 从系统获取输入输出数据 使用此数据训练神经网络（多层感知器） 检查神经网络的性能 磁悬浮系统 该系统由一个只能垂直移动的悬浮磁铁组成，其位置由流过电磁铁的电流控制。 这被建模为二阶非线性系统[ BeHaDe2010 ]。 获取输入输出数据 为了获得良好的基于​​数据的模型，需要激发该非线性动力系统所需工作范围内的所有频率和幅度。 一个A mplitude调制P seudořandom乙inary小号层序，通过产生GenSkyline在功能，有助于设计出这样的信号

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离散控制Matlab代码使用离散时间滑模控制器运行仿真的少量代码。 该存储库具有两种实现：一种使用MATLAB，另一种使用Python。 MATLAB代码 MATLAB文件可用于在Simulink的``嵌入式MATLAB函数''内部实现这样的控制器。 也可以仅使用它们进行仿真。 目前，我们仅支持扭曲算法和带有对角CB矩阵的经典SMC控制器。 Python代码 Python代码广泛使用平台的绑定。 您需要先安装此依赖项，然后才能运行代码。 此处显示的文件使用了Siconos的控制模块。 可以直接将控制输入值公式化为仿射变化不等式（AVI）的解决方案，并使用数值模块中的求解器。 支持的控制器是： 经典SMC（有或没有等效部件） 扭曲控制器（有或没有进行修改以使其在有限时间内稳定）

前六章讨论的是线性连续控制系统，其各处的信 前六章讨论的是线性连续控制系统，其各处的信 号都是时间的连续函数，也称为模拟信号（时间上连 号都是时间的连续函数，也称为模拟信号（时间上连 续、幅值也连续的信号）。若系统的一处或数处信号 续、幅值也连续的信号）。若系统的一处或数处信号 不是连续的模拟信号，而是在时间上离散的脉冲序 不是连续的模拟信号，而是在时间上离散的脉冲序 列，则称为离散信号。它通常是按照一定的时间间隔 列，则称为离散信号。它通常是按照一定的时间间隔 对连续模拟信号进行采样而得到的，又称为采样信 对连续模拟信号进行采样而得到的，又称为采样信 号，这样的系统称为离散系统或采样系统，如计算机 号，这样的系统称为离散系统或采样系统，如计算机 控制的各种系统。

离散控制Matlab代码线性离散系统的最优控制 :stopwatch: 用数学模型和MATLAB解决线性离散系统的最优控制 如何使用 您可以在以下位置查看此项目 :seedling: 我们的代码位于“ MATLAB_CODE”文件夹中。 关键字词 QLDR，内点法，DP 贡献者 本文由我们的四人小组撰写。

离散控制Matlab代码具有完全相对度的不确定SISO线性植物的混合自适应逆。 Matteo Cocetti，Matteo Ragni，Sophie Tarbouriech，Luca Zaccarian 抽象的 我们为具有完整相对度的单输入单输出线性设备提出了一种混合自适应前馈调节器。 该方案包括一个自适应定律，该定律估计工厂的逆，并提供根据所需输出及其导数计算的前馈控制。 自适应是在离散的时间事件（称为jumps）中执行的，而前馈操作是连续的。 这种结合导致了完整的混合动力系统。 该框架的优点是在离散的适应动力学和连续的植物动力学之间进行了概念上的分离。 在激励持续存在的假设下，我们通过示例显示输出渐近跟踪所需的参考，并且逆参数的估计收敛。 示例存储库 该存储库包含本文中提供的示例的源代码和simulink模型。 要求： Matlab / Simulink（R2018a） Matlab控制系统工具箱 Matlab符号工具箱 用法： 打开文件example.slx并运行模拟。 数据是通过initSim准备的，在仿真开始时会自动调用它。 编辑initSim以测试不同的工厂/初始条件/过滤

离散控制Matlab代码DPA机会 关于这个项目 动态规划算法（DPA）解决具有联合概率约束的问题。 它可用于解决路径规划问题，在这种情况下，碰到障碍物的机会必须保持在阈值以下。 该项目实现了本文[1]，可以直接用于有效解决具有较大状态作用噪声空间的问题。 以下动画逐步显示了DPA在路径规划问题上的结果。 路径规划问题定义 与[1]中的代码一样，该代码通过以下动态方式解决了路径规划问题： 如论文[1]所示，该模型足以解决火星的进入，下降和着陆问题。 请注意，对于此处考虑的路径规划问题，包含100x100个状态，使用我们的离散网格可以获取多达81个不同的值，并且噪声分布增加了应用DPA所需的计算量，因此需要对问题进行有效的解决。 与[1]中一样，我们使用。 因此，为了最小化问题的复杂性，我们使用来近似离散化的值。 成本定义如下： 我们还定义了需要最小化的拉格朗日和定义状态是否为障碍的变量： 为了有效地计算每个状态和动作的预期成本值，我们将每个动作的成本与概率过滤器进行卷积，因为 这样就避免了通过应用不同的值来使用随机方法的需要，该值可以取平均值（蒙特卡洛）以获取每个操作的成本估算值。 这