陈虹的模型预测控制书上前五章算法仿真

1.领域：simulink，MPC模型预测控制器 2.内容：基于MPC模型预测控制器的simulink仿真+matlab操作视频 3.用处：用于MPC模型预测控制器算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

人工智人-家居设计-多智能体系统的模型预测控制.pdf

针对由于人工气候箱温湿度的耦合和滞后特性,使其难于精确控制的问题,该文采用模型预测控制算法进行精确控制。基于人工气候箱温湿度控制模型,推导出了输入滞后对象的模型预测控制方法及其优化模型。为了解决模型预测控制的快速优化问题,采用神经动态优化方法作为模型预测控制的动态优化器,获得了基于神经动态优化的模型预测控制方法,并用来解决人工气候箱的温湿度控制问题。最后采用该方法和PID方法针对人工气候箱温湿度的阶跃响应和周期响应进行了仿真试验。试验表明,与常规PID(proportion integration differentiation)控制方法相比,该控制方法超调小,控制精度高,在线优化速度快。该研究可为模型预测控制在时滞系统中的应用提供参考。

Smpc_MPC_SMPC_模型预测控制_预测_源码.zip

整流器交流侧为三相对称电压，220V/50Hz，直流侧为760V，且电压可调。其中模型预测模块采用matlab-function模块实现，运行前需要先在matlab首页文件管理器中将模型对应的文件夹加入到路径。交流侧电感的标称值为0.01H，如果不是的话请设置为该值

在双层结构模型预测控制(Model predictive control,MPC)中,稳态目标计算(Steady-state targets calculation,SSTC)层(上层)为动态控制(Dynamic control,DC)层(下层)提供操作变量、被控变量设定值和变量约束.但是,上层可行域和下层吸引域间存在的不一致性可能使得上层给出的设定值无法实现.本文为下层事先选取若干组放松的软约束,并对每一组软约束都离线计算出相应的吸引域,其中最大的一个吸引域包含稳态目标计算的可行域.在控制过程中,根据当前状态所属吸引域在线地决定在DC层采用的软约束组.采用上述方法后,对所有处于最大吸引域的初始状态,在跟踪稳态目标的过程中,下层优化问题都是可行的.仿真算例证明了该方法的有效性.

对于双输入双输出系统的模型预测控制（DMC）的MATLAB实现，能直接运行得到结论，是学习DMC的一个较好的资源。

基于MATLAB的分布式模型预测控制工具箱--DMPC

mpc.txt