无人驾驶车辆模型预测控制程序代码

利用模型预测控制算法有效的控制的变流器的工作状态，模型中包括预测控制的实现步骤以及实现的效果。模型中包括光伏，变流器，储能等环节。

针对高比例风电接入下电网电压快速、频繁波动的问题，提出了基于模型预测控制(MPC)的多时间尺度电网无功电压优化控制方法。在日前优化安排离散无功补偿设备的基础上，日内采用基于MPC的滚动优化及校正控制思路，利用连续无功补偿装置对电压进行控制。首先，建立基于灵敏度的电网电压预测模型，预测得到未来多个时刻的电网电压运行状态；然后，以未来多个时刻的电网电压预计控制偏差最小为优化目标，建立日内滚动优化控制模型，求解得到连续无功补偿装置的无功控制计划，并通过电压控制偏差校正，完成日内无功电压模型预测控制；最后，以我国“三北”地区某风电场集群为例进行仿真计算，通过与传统电压控制方法进行对比，验证所提方法在提高电压控制水平方面的可行性和有效性。

无人驾驶车辆模型预测控制 第二版 程序代码 北理工

第六章这些是 Elsevier 所著《模型预测控制的实用设计与应用》（电子书 ISBN：9780128139196，平装书 ISBN：9780128139189）第 6 章的文件。 在许多工业应用中，工厂的动态是非线性的。 经常被问到的问题是高度非线性的吗？ 我们可以使用线性控制器技术，例如 PID 吗？ 在本章中，将在控制器设计之前研究非线性。 将生成工厂运行范围内的响应面。 该表面将深入了解全系列所需的控制器数量。 然后设计了多个 MPC，并引入了开关逻辑的概念以及调整 MPC 控制器开关的挑战。 在 Chapter_6\Section_3 文件夹中，使用 Parallel Computing Toolbox 对船舶进行了 20 次模拟。 阅读并运行 Chapter_6_Section_3_Script.m 以进行模拟。 脚本中包含诸如从脚本更改 Simulink:registered: 参数、创建新文件名

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，

死区会导致常规的模型预测共模电压抑制方法出现±udc/2的电压尖峰。针对该问题，详细分析了死区对共模电压尖峰的影响，并得出了共模电压尖峰产生的原理。根据该分析结果，设计了一种基于电流扇区的新型电压矢量预选方法，以克服死区的影响。对于因电流纹波较大导致电流扇区难以准确判断的问题，进一步改进电流扇区划分方法，并最终设计了一种混合电压矢量预选方法，以完全克服死区的影响。仿真和实验结果表明，所提出的方法不仅可以完全将共模电压限制在±udc/6之内，而且可以降低电流总谐波畸变率。

two_fmpcAB_delay.mdl

用simulink搭建了一个汽车路径规划仿真，采用模型预测控制，具有很好的跟随性

其中为MPC模型预测控制仿真程序，为m文件，包含了对模型预测控制的理解，有助于结合理论