内容概要：本文详细介绍了如何利用Simulink进行MMC（模块化多电平变换器）储能系统的仿真，特别聚焦于DCDC升降压储能模块的SOC（荷电状态）均衡控制。文中首先解释了双有源桥结构及其参数设置的关键点，随后深入探讨了模型预测控制（MPC）的具体实现方法，包括权重矩阵的选择、预测时域的设定以及优化问题的构建。此外，文章还讨论了SOC均衡策略，提出了将相邻模块的SOC差作为虚拟阻抗的方法，并展示了仿真结果对比，证明MPC方案相比传统PI控制在均衡时间和超调量方面的优越性。最后，作者分享了一些调试经验和常见问题的解决方案。 适合人群：从事电力电子、储能系统研究和开发的技术人员，尤其是对MMC储能系统和模型预测控制感兴趣的工程师。 使用场景及目标：适用于需要进行MMC储能系统仿真和优化的研究项目，旨在提高储能系统的SOC均衡控制性能，减少超调量，缩短均衡时间，同时确保系统的稳定性和可靠性。 其他说明：文章提供了详细的代码示例和调试建议，帮助读者更好地理解和应用相关技术。强调了仿真过程中需要注意的实际问题，如参数选择、仿真步长与开关频率的匹配等。

基于模型预测控制的储能双向DCDC变换器仿真研究：模型构建、功能实现与结果分析,基于模型预测控制的储能双向DCDC变换器仿真研究：仿真模型、实现与结果展示,模型预测控制MPC的储能双向DCDC变器 仿真展示为储能双向DCDC变器，采用模型预测电流控制。 仿真模型包括：蓄电池模型、双向DCDC变器主电路、下垂控制、模型预测电流控制（fcn代码实现）。 结果如图所示，跟踪期望能力强，功能实现完整。 文件包括： [1]仿真模型 [2]相关参考文献。 ,模型预测控制MPC;储能双向DCDC变换器;仿真展示;蓄电池模型;主电路;下垂控制;fcn代码实现;跟踪期望能力强;功能实现完整;相关参考文献。,模型预测控制MPC在储能双向DCDC变换器中的应用及仿真研究

使用simulink进行三电平整流器功率控制

最近十年来，整车电子电气架构开发领域，基于模型的开发方法已经被广泛接受，甚至被作为首选的开发方法，目前已经成为保证设计成功的一个必要措施。随着燃油经济性、环境保护和道路安全要求的逐步加强，汽车电子电气架构设计中必须要考虑系统整体优化，并需要提高开发效率、缩短开发时间，此时基于模型的方法就变得非常重要。采用这种方法必须要借助工具才能实现，PREEvision是整车厂中常用的系统架构设计及优化工具。其功能包括需求开发、逻辑功能设计、网络和部件架构、电气系统和线束设计以及拓扑结构设计。该工具涵盖了从概念原型设计阶段到具体详细设计阶段，并支持大型工程团队的详细开发和系统规范制定工作。本文依托该工具对基

基于模型预测控制（MPC）无人驾驶汽车轨迹跟踪控制算法，基于MATLAB/simulink与carsim联合仿真，包含cpar,par,slx文件，支持MATLAB2018和carsim2019版本，先导入capr文件，然后发送到simulink，可支持修改代码，运用S-Function函数编写。 四轮转向汽车轨迹跟踪模型。 基于模型预测控制（MPC）无人驾驶汽车轨迹跟踪控制算法，基于MATLAB/simulink与carsim联合仿真，包含cpar,par,slx文件，支持MATLAB2018和carsim2019版本，先导入capr文件，然后发送到simulink，可支持修改代码，运用S-Function函数编写。 四轮转向汽车轨迹跟踪模型。

在系统工程初期阶段，系统产生的信息均以文档形式描述和记录。但是随着系统规模和复杂程度的不断提高，基于文档的系统工程面临的困难越来越突出，如信息表示不准确造成歧义、难以从海量文档中查找所需信息、无法与其他工程领域的设计相衔接（如软件、机械、电子等）。于是基于模型的系统工程（MBSE）应运而生，这也是未来系统工程发展的必然趋势。国际系统工程学会（InternationalCouncilofSystemsEngineering，INCOSE）在2007年提出了基于模型的系统工程，它是系统工程领域发展的一种基于模型表达的方法。一方面，MBSE通过标准系统建模语言构建需求模型、功能模型、架构模型，实现需

包含: 1、simulink/stateflow基础操作，模块介绍 2、仿真测试方法 3、FCW碰撞预警系统模型搭建，包含系统需求分析，从大到小，细致入微； 4、系统模型的测试，验证。 5、代码生成

基于模型的设计，使用Matlab 2016和TMS320F28335

基于模型预测控制(mpc)的车辆换道，车辆轨迹跟踪，换道轨迹为五次多项式，matlab与carsim联防控制

煤矿6 kV～10 kV电网中发生单相接地故障时,其消弧线圈的补偿作用使得故障信号变得很微弱,给故障选线技术带来很大困难。提出一种采用模式识别的小电流接地选线方法,即对每条线路分别建立故障数学模型,各条线路同时利用采集的电流电压数据求最小二乘意义下模型方程的解,依据得到的线路对地电容判断实际发生故障是否符合所建立的模型,进一步识别出故障线路。现场记录的数据验证了该方法的正确、可靠性。