【基于MPC单步垂直泊车的自动泊车系统：Carsim与Matlab联合仿真及持续优化版本】,MPC单步垂直泊车技术：Carsim与Matlab联合仿真下的自动泊车模型预测控制优化与实践,【5.MPC单步垂直泊车】APA 单步垂直泊车 模型预测MPC 自动泊车Carsim与Matlab联合仿真 后期会继续迭代更新的版本 包含垂直路径数据点（只有路径点）和MPC控制算法 后可以有参考模型，全部开源，入群后，可在群里提问，会。 后期不断优化。 1.Carsim2019 2020场景及车辆配置文件 2.Simulink文件包含stateflow纵向逻辑控制 3.MPC横向控制算法文件 4.垂直路径点处理.m 5.群里 6.跟踪误差等数据分析画图脚本 ,核心关键词： MPC单步垂直泊车; APA; 模型预测MPC; 自动泊车; Carsim与Matlab联合仿真; 垂直路径数据点; MPC控制算法; 后期优化; Carsim2019/2020场景; 车辆配置文件; Simulink文件; stateflow纵向逻辑控制; MPC横向控制算法文件; 垂直路径点处理; 群里; 跟踪误差数据分析画

空调加热器MPC模型预测控制程序带文献 空调取暖器、室内温度调节模型预测控制、 MPC控制的MATLAB纯M文件，代码约370行，包可运行（需安装MATLAB自带的fmincon相关的优化工具箱）。 基于模型预测控制的温度调节。 包含空调加热模型建模、各类约束建模、室温状态空间建模和MPC 融合修正Kalman滤波对加热器温度和加热器出风口温度进行估测。 配套较简洁的英文参考文献。 文献截图及代码运行结果见附图。 实价可直，后留邮箱收。 关联词: 建筑热模型，热舒适性，建筑节能，建筑热管理，阻容传热模型，灰盒热模型。 ,MPC模型在空调取暖器控制中的应用,基于MPC模型预测控制的空调取暖器室内温度调节系统研究：融合Kalman滤波的约束优化与建筑节能应用,空调取暖器; 室内温度调节; MPC模型预测控制; MATLAB纯M文件; 模型预测控制的温度调节; 空调加热模型建模; 约束建模; 室温状态空间建模; Kalman滤波; 英文参考文献。,基于MPC的空调加热器温度预测控制程序及文献

基于Lyapunov模型预测控制方法的AUV路径跟踪与fossen动力学模型复现分析：与优化算法和反步法对比研究,基于Lyapunov模型的MPC方法在AUV路径跟踪问题中的应用与对比研究,5-顶刊复现，基于Lyapunov的模型预测控制MPC方法，用于控制水下机器人AUV的路径跟踪问题trajectory tracking 具体的方法和建模过程可以参考文献。 本代码包括水下机器人的fossen动力学模型，matlab的优化算法求解器，还包括非线性反步法backstepping 的对比代码非常划算，两种对比都有。 ,顶刊复现; Lyapunov模型预测控制MPC; 水下机器人AUV路径跟踪; fossen动力学模型; matlab优化算法求解器; 非线性反步法backstepping对比,基于Lyapunov MPC方法的AUV路径跟踪研究

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

MPC控制器设计，模型预测控制，线性时变模型预测控制，LTV MPC，提供理论讲解与应用实现。 提供MPC算法、LTV MPC 算法在直升机和四旋翼中的应用实例。 提供模型预测控制资料。 提供matlab中模型预测控制工具箱mpcDesign 的使用讲解。

1. Matlab实现粒子群优化算法优化支持向量机的数据回归预测（完整源码和数据) 2. 多变量输入，单变量输出，数据回归预测 3. 评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE 4. 包括拟合效果图和散点图 5. Excel数据，暂无版本限制，推荐2018B及以上版本 注：采用 Libsvm 工具箱（无需安装，可直接运行），仅支持 Windows 64位系统

四旋翼飞行器模型预测控制仿真带PPT 四旋翼无人机 四旋翼飞行器模型预测控的MATLAB仿真，纯M代码实现，最优化求解使用了CasADi优化控制库（绿色免安装）。 CasADi我已下到代码目录里，代码到手可直接运行。 运行完直接plot出附图仿真结果。 配套30页的ppt，简介了相关原理与模型公式，详见附图。 关联词：无人机轨迹跟踪，无人机姿态控制， MPC控制。

在现代自动化控制领域，PID（比例-积分-微分）控制器因其简单易用和稳定性而广泛应用。然而，传统的PID控制器存在参数整定困难、适应性不足等问题，这限制了其在复杂系统中的性能。为了解决这些问题，研究人员将神经网络与PID控制器相结合，并引入了优化算法，如粒子群优化（PSO，Particle Swarm Optimization），形成了神经网络PID控制策略。 粒子群优化是一种仿生优化算法，源自对鸟群和鱼群集体行为的研究。它通过模拟群体中的个体在搜索空间中移动和优化，寻找最优解。在神经网络PID控制中，PSO用于调整神经网络的权重和阈值，从而实现PID参数的自适应优化。 神经网络，特别是前馈型的多层感知器（MLP，Multi-Layer Perceptron），被用来作为非线性映射工具，它可以学习并逼近复杂的系统动态。在神经网络PID控制中，神经网络负责预测系统的未来输出，以此来改善PID控制器的决策。相比于固定参数的PID，神经网络可以根据系统的实时状态动态调整其参数，提高控制性能。 具体来说，神经网络PID控制系统的工作流程如下： 1. 初始化：设定粒子群的位置和速度，以及神经网络的初始参数。 2. 输入处理：输入信号经过神经网络进行预处理，形成神经网络的输入向量。 3. 粒子群优化：利用PSO算法更新神经网络的权重和阈值，即PID参数。每个粒子代表一组PID参数，其适应度函数通常是系统的性能指标，如稳态误差、超调量等。 4. 输出计算：根据优化后的神经网络参数，计算PID控制器的输出信号。 5. 系统响应：将PID控制器的输出应用于系统，观察系统响应。 6. 反馈循环：根据系统响应调整粒子的位置，然后返回步骤2，直至满足停止条件。 这种结合了PSO和神经网络的PID控制策略有以下优点： - 自适应性强：能够自动适应系统的变化，提高控制性能。 - 鲁棒性好：对系统模型的不确定性及外部扰动具有较好的抑制能力。 - 调参简便：通过PSO优化，无需人工反复调试PID参数。 - 实时性能：能够在短时间内完成参数优化，满足实时控制需求。 SPO_BPNN_PID-master这个文件名可能代表了一个关于“基于粒子群优化的神经网络PID控制”的开源项目或代码库。在这个项目中，开发者可能提供了实现这种控制策略的代码，包括神经网络的构建、PSO算法的实现以及PID参数的优化过程。使用者可以通过研究和修改这些代码，应用到自己的控制系统中，或者进一步研究优化方法以提升控制效果。 基于粒子群优化的神经网络PID控制是自动化控制领域的创新应用，它将先进的优化算法与智能控制理论相结合，为解决传统PID控制器的局限性提供了一种有效途径。通过这样的方法，我们可以设计出更加智能化、自适应的控制系统，以应对日益复杂的工程挑战。

两电平三相并网逆变器模型预测控制MPC 包括单矢量、双矢量、三矢量+功率器件损耗模型 Matlab simulink仿真(2018a及以上版本)

线性参变(LPV)+鲁棒模型预测控制(RMPC)+路径跟踪(PTC)，目前能实现20-25m s的变速单移线和10-15m s的变速双移线。 考虑速度和侧偏刚度变化，基于二自由度模型和LMI设计鲁棒模型预测控制器。 上层考虑状态约束，输入约束进行控制率在线求解，计算得到前轮转角和附加横摆力矩，下层通过最优化算法求出四轮转矩。 算法采用simulink的sfunction进行搭建，和carsim8.02进行联合仿真，包含出图m文件和简单的说明文档。 本套文件内含一个主要的mdl文件，一个出图m文件，一个说明文档以及carsim8.02的cpar文件。 MATLAB2020a以上版本和carsim8.02版本