内容概要：本文介绍了广义预测控制（MGPC）方法及其在水下机器人控制中的应用。通过Matlab仿真软件，建立了水下机器人的动力学、环境和传感器模型，并设计了MGPC控制器。实验结果显示，MGPC算法能有效预测并优化控制输入，使机器人更好地跟随预期轨迹，尤其适用于复杂的非线性动力学系统。文中还提供了相关代码片段，详细解释了MGPC算法的具体实现。 适合人群：从事机器人技术研究的专业人士，尤其是对水下机器人控制感兴趣的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标：① 探索和验证MGPC算法在水下机器人控制中的效果；② 提供详细的建模和仿真步骤，帮助研究人员理解和应用MGPC算法；③ 展示MGPC算法相对于传统控制算法的优势，特别是在处理复杂非线性系统时的表现。 阅读建议：本文不仅涵盖了理论知识，还包括具体的操作实例和代码片段，因此建议读者在阅读时结合实际操作进行练习，以加深对MGPC算法的理解和掌握。

内容概要：本文探讨了将广义预测控制（GPC）和扩展状态观测器（ESO）应用于电机转速环控制的方法。通过前馈叠加输出策略，优化了转矩响应及dq电流求解，显著提升了系统的调速性能和抗干扰能力。文中详细介绍了GPC的预测模型和ESO的扰动观测机制，并展示了利用牛顿迭代法求解dq电流的具体实现。仿真结果显示，在突加负载情况下，该方案相比传统PI控制表现出更快的恢复时间和更低的转速跌落幅度。 适合人群：从事电机控制、自动化控制领域的工程师和技术研究人员。 使用场景及目标：适用于需要提高电机控制系统稳定性和响应速度的实际工程项目，特别是在面对负载突变或参数漂移的情况。 其他说明：尽管该方案在仿真中有出色表现，但在实际应用中仍需注意预测控制的滚降系数调整，以避免响应不稳定的问题。此外，文中提到的代码片段提供了理论实现的基础，具体应用时可能需要进一步优化和调试。

通过分析动力分散式高速动车组多动力单元制动过程中制动力和速度之间的关系，根据动车组制动过程中的运行数据和制动特性曲线，建立高速动车组制动过程多动力单元的分布式三阶自回归模型;采用多 变量广义预测控制方法，实时生成各动力单元所需制动力，实现制动过程中对动车组各动力单元给定速度的跟 踪控制。采用 MATLAB软件和给出的建模方法以及跟踪控制方法，以 CRH380A 型高速动车组为例进行跟踪控 制仿真。结果表明:由仿真计算得到的动力单元速度与其实际速度的最大正负误差之绝对值均小于2km·h-1，均方根误差小于1km·h-1，均满足高速动车组运行过程的速度误差要求，验证了所建模型的准确性;高速动车组在制动过程中各动力单元对给定速度跟踪控制的最大绝对误差仅为0.195 8km·h-1，大大优于传统的多变量比例积分微分控制方法，满足制动过程中对动车组运行安全、舒适和停靠准确的要求。

 针对工业过程中常见的非线性、慢时变及多变量耦合等系统，在西门子S7-300 PLC上，设计了一款通用型多变量广义预测控制算法模块。首先，选取了一种广义预测隐式算法加以分析，初步验证了其控制性能和在PLC上的可移植性；然后，采用符合IEC61131-3标准的结构化控制语言实现了PLC平台上的算法模块编程；最后通过硬件PLC结合工业组态软件的试验给出了模块应用于PLC程序设计的一般步骤；试验结果验证了该模块的有效性和通用性。

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

庞中华的《系统辨识与自适应控制MATLAB仿真》从MATLAB仿真及可视化仿真的角度出发，系统地介绍了系统辨识与自适应控制的基本理论和方法。书籍里面详细介绍了广义预测控制等算法。此资料为书籍里面所有算法事例的源代码。

广义预测控制GPC programming编程，主要针对离散系统的模型进行仿真，

隐式广义预测自校正控制器程序，基于Clarke广义预测控制的最优控制率，直接辨识控制律中G矩阵，无需求解Diophantine方程。内含两个最小相位系统控制例程以及一个非最小相位系统控制例程。

在对象参数未知的情况下进行广义预测控制，实现良好的控制效果

广义预测控制算法及其仿真研究.pdf