2020MBA,MPA,MPCC考研资料

语音控制汽车是未来的一种趋势。目前，将语音技术应用于汽车的产品只有在一些玩具中用到，由此可想利用语音技术进行汽车控制这一领域蕴涵着相当大的潜在市场。

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matlab如何集成c代码MPCC 苏黎世联邦理工学院自动控制实验室（IfA）开发的用于自动赛车的模型预测轮廓控制器（MPCC）的C ++和Matlab仿真环境 公式 MPCC是遵循控制器的模型预测路径，它确实遵循预定义的参考路径X ^ ref和Y ^ ref。 这可以通过使用积分器规定的theta来扩展系统来实现，该θ近似于沿参考路径的进度。 θ状态使用滞后误差e 1耦合到实际动力学，滞后误差e 1不利于成本。 另外，轮廓误差（参考路径的横向误差）也会在成本函数中受到影响。 最终，沿着参考路径的进度被最大化，以实现汽车确实尽可能快地沿着路径行进，并且输入速率受到惩罚。 为了确保汽车停留在轨道内，对所有状态，输入和输入速率都施加了轨道约束以及界限。 下式显示了所产生的优化问题： 所考虑的车辆动力学是具有非线性魔术公式轮胎模型的自行车模型： 轮胎模型和传动系统模型如下： 最后，问题的状态和输入如下： 其中（X，Y）是全局位置phi，是汽车的前进方向，v_x和v_y是纵向，分别是横向速度和ω偏航率。 Theta是近似进度的增强状态。 输入是传动系的占空比d，转向角增量和沿参考路径v_the

自主赛车模型预测轮廓控制器（MPCC）仿真环境

MPCC与FOC相似，但不是所使用电流的SVM预测算法。 预测方程是通过离散感应电机方程获得的。 但是在这个模型中不包括加权因子，因此电流失真更多，可以通过添加加权因子或最佳预测方程来改善。 使用的逆变器型号为 3 级 NPC。

MPTFC 旨在将 DTC 现象应用到 MPCC 结构中。 它分别包括转矩和磁通预测方程，并提供一种优化的开关状态。 但是很难为转矩和磁通选择协调的权重因子。 哪些方面需要改进。 逆变器采用三级NPC结构。

基于Matlab simulink 2015b版本，分别实现永磁同步电机的模型预测控制（包括转矩预测和电流预测）、自适应控制和滑模控制。其中，预测控制算法采用s函数编写。

这个控制策略采用最基本的MPCC（MATLAB2020）,先新建脚本执行m文件,m文件的指令如下，然后再运行模型仿真，可以作为MPCC学习的基础模型。 ！！！！！m文件里的指令如下： %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% disp('电机参数设置如下：'); Ts = 10e-5 Pn = 4 Udc = 311 Rs = 0.958 Ls = 12e-3 polepairs = 4 Flux = 0.1827 J=0.01 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

这个控制策略采用开关频率控制的MPCC（MATLAB2020）,先新建脚本执行m文件,m文件的指令如下，然后再运行模型仿真，可以作为MPCC学习的基础模型。 ！！！！！m文件里的指令如下： %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% disp('电机参数设置如下：'); Ts = 10e-5 Pn = 4 Udc = 311 Rs = 0.958 Ls = 12e-3 polepairs = 4 Flux = 0.1827 J=0.01 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%