Simulink中的MPC自动变速器开发教程

本研究提出了迭代方法，为混合MPC问题寻找最小极小值。它可以自动生成针对给定问题参数化的求解器。

我对控制新技术的学习充满兴趣，并致力于将其与当前解决方案结合。自适应MPC技术吸引了我数月之久。虽然有许多学习资源可用，我发现MathWorks最适合我。特别感谢Melda Ulusoy的详细讲解。本项目利用MPC和自适应MPC控制伺服机构的位置。详细信息可参考：https://www.mathworks.com/help/mpc/ug/servomechanism-controller.html。另外，您可以在以下链接找到Melda Ulusoy的Adaptive MPC教程：https://www.mathworks.com/videos/understanding-model-predictive-control-part-1-why-use-mpc--1526484715269.htm。

本工具是MPC系列第二部分，适用于处理多变量系统的状态空间模型。它提供了一种便捷的方式来设置基于状态空间模型的预测控制器，并返回在线MPC控制器的函数句柄。该控制器采用嵌套函数实现，将内部模型、状态和控制参数存储在设置程序的工作区中，从而简化了在线控制器的接口。工具包中包含一个2-CSTR示例，演示了如何使用该工具，同时还提供了一个使用嵌套函数替代持久变量的示例，方便初学者学习。

Matlab自动代码生成原理Matlab全身模拟器matlab-whole-body-simulator专为类人机器人设计，能够在Simulink中运行。模拟器假定地面平坦，使用最大耗散原理并在摩擦锥假设的线性近似下计算接触力。依赖于Yarp资源查找器和WB-Toolbox库的Simulink块，动态计算与WB-Toolbox库的集成，使用QP求解器估计接触扭矩，并提供对iCub模型的访问。安装建议：通过机器人学超级构建源安装依赖项。

Matlab开发：SCP2XLssimulinkscopedatatowriteexcelxlsfile。利用Matlab开发，实现Simulink范围数据自动写入Excel XLS文件的功能。

在SIMULINK中开发了一个简单的FBMC实现。该模型基于MATLAB脚本“FBMC-vs-OFDM-modulation”帮助示例https://www.mathworks.com/help/comm/examples/fbmc-vs-ofdm-modulation.html还上传了根据该帮助示例开发的修改后的MATLAB脚本，该脚本在MATLAB中模拟了FBMC。另一方面，SLX文件在SIMULINK中模拟相同。

感应电机在变速变转矩方面的运行可以通过MATLAB进行开发和优化。

Matlab仿真技术在教学中的广泛应用，提供详尽的课程内容，尤其适合初学者。

这是一个使用Matlab开发的自动平板旋转器程序，专为控制AWPR（自动平板旋转器）的Matlab图形用户界面而设计。