利用 MATLAB 实现模型预测控制系统

此MATLAB仿真使用模型预测控制技术控制PMSM的速度。

模型预测控制(MPC)涉及预测和优化未来时间段内的时变过程，可适用于线性或非线性模型。使用APOPT、IPOPT等大规模非线性规划求解器，解决数据协调、移动范围估计、实时优化、动态仿真和非线性MPC问题。该方法支持离散和连续系统的控制策略。示例文件包括：1. apm1_lti - 将任何LTI模型转换为APM格式；2. apm2_step - 执行步骤测试以确保模型准确性；3. apm3_control - 调整MPC设定值以实现新的目标值。详细文档和问题解答可访问：http://apmonitor.com/wiki，同时定期举办网络研讨会演示新应用和提供教程。

这份 Matlab 程序详细展示了如何利用模糊逻辑、神经网络和预测控制进行智能控制。通过学习这些程序，您可以深入了解如何在 Matlab 中实现这些控制方法。

智能预测控制及其MATLAB实现（第2版）[李国勇][电子教案]对于工作和学习的人士来说，是非常有价值的资料。随着技术的更新，这本书提供了最新的理论和实践方法，帮助读者在控制理论领域取得更多进展。

介绍了一种基于局部线性化模型的广义预测控制 (GPC) 方法，用于控制非线性双罐系统。该方法通过在平衡点附近对非线性系统进行线性化，并利用广义预测控制算法实现对罐体液位的精确控制。Simulink模型中包含了非线性双罐系统的动态模型、S函数控制器以及用于计算GPC系数的函数。 模型文件： TwoTank.mdl: Simulink 模型文件 T2Tank.m: 双罐系统 S 函数文件 T2TankControl.m: 控制器 S 函数文件 GPCcoef.m: 计算 GPC 系数的函数文件 Radial.m: 计算 sign(x)sqrt(|x|) 的函数文件 使用方法： 用户可以修改参考信号（阶跃函数）的最终值，但需要注意的是，该值不应偏离平衡点太多，以确保线性化模型的有效性。

这是一个优化后的广义预测控制Matlab仿真程序，帮助学习者更好地理解和应用预测控制技术。

这是一份关于预测控制算法的Matlab程序，帮助对Matlab熟悉的人士学习仿真技术。

基于 Matlab 程序生成的 .fis 文件，在 Simulink 中搭建了以正弦信号为输入的模糊控制系统模型。

倒立摆的模型图表和标签将被MATLAB开发