非线性模型预测控制对应的PPT\非线性模型预测控制对应的PPT,2017_Book_NonlinearModelPredictiveContro

介绍了非线性模型预测控制算法结构, 提出了基于遗传算法的非线性模型预测控制方法, 将遗 传算法作为优化技术用于受限非线性模型预测控制器的设计。 算法采用双模控制策略, 将保证预测控制 算法稳定性的终点等式约束转化为终点不等式约束, 以利于遗传算法的实施。基于不变集理论, 给出了 非线性模型预测控制算法的稳定性定理。仿真结果表明了所提出控制算法的可行性和有效性。

 

根据美国NASA Langly研究中心提供的有关Winged-Cone飞行器的文献资料,建立和完善了一类近空间高超声速飞行器的六自由度非线性模型。开环仿真分析结果表明,所建模型能够体现出高超声速飞行器复杂的非线性、强耦合性以及快速时变性等特点,可以为开展近空间高超声速飞行器控制问题的研究提供测试平台。

f16manual.pdf Nonlinear F-16 Model Description F16非线性模型的详细介绍，内含有全部动力学模型的公式模型，方便于仿真系统的搭建，仿真必备

非线性模型预测控制，书中例题代码作者已经公开，是一本提高预测控制知识的好书

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，

explicit-mpc：基于鲁棒非线性回归和约简支持向量机的基于学习的显式非线性模型预测控制

此 Simulink 模型表示由以下微分方程描述的 Van der Pol 振荡器x'' - m(1-x^2)x' + x = 0 其中 x=x(t) 是时间的函数，m 是物理参数。 可以很容易地观察到，对于 m=0，系统变为线性。 建议用户尝试不同的 m 值并查看系统行为的变化。 还可以更改 x(0) 和 x'(0) 的初始值，看看这是否会改变系统的行为。 注意：细化因子已更改为 4，以生成更平滑的模拟。 另外不要忘记取消选中“限制数据点”选项。 这包括在[1]中。 参考： [1] 使用 Matlab 的控制理论应用介绍， https://www.researchgate.net/publication/281374146_An_Introduction_to_Control_Theory_Applications_with_Matlab [2] 微分方程、动力学系统和混沌简介，Hirs

MPsee 是一种数学工具，可收集有关任何优化控制问题的所有基本信息，然后自动生成快速在线非线性模型预测控制器 (NMPC)，用于仿真和实现目的。 它具有用户界面以定义最佳控制问题。 根据正确的问题定义，MPsee 生成相关的 MATLAB 代码。 然后，用户可以利用提供的 Simulink 库 (NMPCLib.slx) 在 Simulink 中实现和模拟他们的 NMPC。 MPsee 基于 c/GMRES 和 Newton/GMRES 实时优化方法生成 NMPC 控制器，并允许用户在单射和多射方法之间进行选择。 执照： MPsee Toolbox 在 Apache 许可下分发，版本 2.0 (Apache-2.0)，但没有任何保证； 甚至没有对适销性或针对特定目的的适用性的暗示保证。 在将理论和软件实现用于他们自己的研究或商业利用结果之前，用户有责任评估理论和软件实现的正确性。