飞行器姿态控制matlab代码学期论文：纳米四旋翼增量非线性动态反演控制器的设计，实现和评估 汽车制造商：Evghenii Volodscoi 抽象的 增量非线性动态反演（INDI）是一种很有前途的控制技术，广泛用于控制不同类型的飞机系统。 除了提供高性能的非线性控制外，这种类型的控制器不需要详细的受控飞机模型，并且可以有效地防止干扰。 本学期的论文描述了INDI控制器的发展，该控制器可控制纳米四极杆的姿态和位置。 它始于控制算法的推导。 然后首先在Simulink环境中开发控制器，然后在四旋翼的嵌入式硬件上实现该控制器。 随后，讨论了INDI控制器的实现方面，例如控制效果的估计，执行器时间常数的测量以及推力映射参数的估计。 最后，测试所实现的控制器应对干扰的能力。 已实现的控制算法的最终版本可通过Crazyflie四旋翼的官方开源固件获得。 在本学期论文框架中实现的INDI位置控制器的C代码与Crazyflie Quadrotor的官方固件合并在一起。 可以在以下链接下找到相应的请求请求，其中包含对最终软件结构的详细描述： 项目结构 code/ actuator_dynamics/

无人驾驶车辆模型预测控制 第二版 程序代码 北理工

基于深度强化学习的软件定义卫星姿态控制算法.pdf

第六章这些是 Elsevier 所著《模型预测控制的实用设计与应用》（电子书 ISBN：9780128139196，平装书 ISBN：9780128139189）第 6 章的文件。 在许多工业应用中，工厂的动态是非线性的。 经常被问到的问题是高度非线性的吗？ 我们可以使用线性控制器技术，例如 PID 吗？ 在本章中，将在控制器设计之前研究非线性。 将生成工厂运行范围内的响应面。 该表面将深入了解全系列所需的控制器数量。 然后设计了多个 MPC，并引入了开关逻辑的概念以及调整 MPC 控制器开关的挑战。 在 Chapter_6\Section_3 文件夹中，使用 Parallel Computing Toolbox 对船舶进行了 20 次模拟。 阅读并运行 Chapter_6_Section_3_Script.m 以进行模拟。 脚本中包含诸如从脚本更改 Simulink:registered: 参数、创建新文件名

对角CARIMA模型多变量广义预测控制介绍了多变量广义预测控制算法，基于受控自回归滑动平均模型（CARIMA），希望对大家有用

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动态矩阵控制(DMC)是一种适用于渐近稳定的线性或弱非线性对象的预测控制算法， 目前已广泛应用于工业过程控制。它基于对象阶跃响应系数建立预测模型， 因此建模简单， 同时采用多步滚动优化与反馈校正相结合，能直接处理大时滞对象，并具有良好的跟踪性能和较强的鲁棒性。

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死区会导致常规的模型预测共模电压抑制方法出现±udc/2的电压尖峰。针对该问题，详细分析了死区对共模电压尖峰的影响，并得出了共模电压尖峰产生的原理。根据该分析结果，设计了一种基于电流扇区的新型电压矢量预选方法，以克服死区的影响。对于因电流纹波较大导致电流扇区难以准确判断的问题，进一步改进电流扇区划分方法，并最终设计了一种混合电压矢量预选方法，以完全克服死区的影响。仿真和实验结果表明，所提出的方法不仅可以完全将共模电压限制在±udc/6之内，而且可以降低电流总谐波畸变率。

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