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里面为线性系统的模型预测控制仿真程序，均为m文件，助于对线性系统模型预测控制的理解
现实世界中存在各种约束条件，从交通法规限速到发动机负载，这些约束可以被自然地融入模型预测控制（MPC）中的优化问题中，以保证其满足。MPC通常形成二次规划问题，并可以借助运筹优化理论来解决。然而，由于
该项目实现了一种基于模型预测控制的方法来驱动汽车在模拟赛道上行驶。该模型基于运动模型，具有以下变量：车辆位置的X和Y坐标、车辆的方向（psi）、速度、横向误差（中心线与当前车辆位置之间的差异）和方向误
预测控制的英文资料对分线性的控制方法自适应实景网络的广义预测控制经性了仿真
本文提出了一种针对多主题不确定性和有界干扰的系统的动态输出反馈鲁棒模型预测控制(OFRMPC)的离线方法。 对于离线优化,针对预先确定的估计状态和估计误差集(EES)的所有组合,计算一系列的控制器参数
针对过程工业控制对象的混杂特性, 采用基于混合逻辑动态模型的预测控制策略。给出混杂系 统的建模方法, 并对其稳定性进行分析。 仿真结果表明基于混合逻辑动态模型的预测控制能使混杂系统 跟踪设定值并满足
PID控制器因算法简单、鲁棒性好、可靠性高,一直是工业生产过程中应用最广的控制器。然而,实际生产过程往往具有非线性、时变不确定性,应用常规PID控制不能达到理想的控制效果。这时,往往不得不采用模型预测
这是一个很有用的程序，适用于初学者，是基于状态空间模型的预测控制算法，有需要的自取
Generalized predictive control matlab program with model identification
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