matlab解微分方程组代码下载-Nominal_NMPC:使用Casadi和UnscentedKalman滤波器状态估计实现基本非线性模型预

matlab解微分组代码下载标称非线性模型预测控制 此存储库中的代码是 Python 中带有软约束的基本非线性模型预测控制 (NMPC) 实现，它使用 Unscented Kalman 滤波器进行状态估计。 NMPC 算法不考虑可能的不确定性，因此称为标称。 有关所需模块和包的更多信息，请参阅 部分。 如果您发现此代码有用，请考虑引用使用此实现进行验证。 入门 首先安装所需的技术先决条件并下载此存储库中包含的 Python 文件。 Next run ，它应该运行预定义的问题。 一旦成功，就可以编辑问题定义以定义您自己的问题。 该代码会自动输出一个用于分析和绘图的数据库，例如在 Matlab 或 Python 中使用。 描述 非线性模型预测控制 (NMPC) 是一种流行的控制方法，用于处理具有重要过程约束的多变量控制问题。 假设动态方程系统由微分代数方程 (DAE) 给出。 该代码主要用于验证更新颖算法的性能与更可能在工业中找到的实现。 它具有以下特点： 用于后退和收缩时间范围的廉价 NMPC 实现 使用 UKF 进行参数和状态估计 使用自动微分法高效求解非线性动态优化公式 由于软约束，