高速动车组持续高速运行，对控制系统的可靠性和抗干扰能力提出了更高要求．结合高速动车组非线性动力学特点和系统运行数据，应用减法聚类和模式分类算法建立高速动车组多模型集；为适应对象和扰动特性的变化建立高速动车组自适应模型；采用基于累计误差最小的切换策略在线选择最优控制模型，据此设计主动容错预测控制算法来实现高速动车组安全高效运行．最后，仿真实例验证了该方法的有效性．

模型预测具有动态响应快速和电流跟踪精确等优点，广泛应用于功率变流器领域。采用模型预测电流控制策略，主要研究永磁同步电机的控制，解决传统PI控制器动态响应慢、有超调等问题。整个实验平台以 TMS320F28335为控制器．设计了永磁同步电机控制实验，分析了电动机电流环的稳态和动态响应以及转速的动态跟踪性能。实验验证了模型预测在永磁同步电机控制中的优越性能。

DPCDPCAB.mdl

基于模型预测控制的永磁同步电机控制simulink仿真模型

基于间隙度量的非线性系统集成多线性模型预测控制

自适应广义预测控制算法MATLAB程序，控制对象为时滞惯性环节，系统模型参数采用PSO算法进行在线辨识，再采用GPC算法进行控制。 程序中有普通GPC算法和PSO-GPC算法性能的仿真对比。

论文研究-固体氧化物燃料电池系统的鲁棒反馈模型预测控制.pdf,  固体氧化物燃料电池系统工作过程中燃料与氧化剂的压力差和燃料利用率的变化值是衡量系统运行安全、稳定长效、具有较好鲁棒性的重要指标. 本文提出采用离线计算、在线优化相结合的带有输出反馈的鲁棒模型预测控制方法, 分别将燃料与氧化剂的压力差和燃料利用率作为输入和输出约束, 离线计算目标函数上界及其系列渐近稳定域, 在线时对控制量进行精确定位. 仿真结果表明, 采用了状态反馈的模型预测控制方法能有效克服模型失配问题并迅速获得被控量的预测值, 使系统当负载电流发生波动时能克服变化引起的参数偏差, 提高了响应速度, 增强了系统鲁棒性.

无人驾驶车辆模型预测控制代码

无人驾驶车辆模型预测控制程序代码

考虑高超声速飞行器飞行过程中气动参数变动导致的不确定,将模糊控制与二阶滑模控制相结合,形成自适应模糊二阶滑模控制器,用于控制高超声速飞行器姿态的飞行系统中.依据奇异摄动理论,设计快速和慢速双闭环系统控制角速率和姿态角.设计二阶滑模控制器用于有效地衰减抖振,同时对姿态角指令实现准确和快速跟踪.采用自适应模糊逻辑逼近高超声速飞行器动力学和运动学模型中的不确定部分,以对控制器进行有效补偿,基于Lyapunov稳定性理论,推导模糊规则参数的自适应律,确保整个闭环控制系统的稳定.仿真结果表明,所提出的高超声速飞行器的自适应模糊滑模控制系统能够有效抑制气动参数摄动的影响,对姿态角指令有较好的跟踪性能.