广义预测控制的Matlab仿真程序优化

这个程序可以直接在Matlab中的S函数模块中使用，是一个优化版本。

使用Matlab进行定常广义预测控制（GPC）算法仿真的程序开发。该算法在控制系统设计中具有重要应用价值。

此MATLAB仿真使用模型预测控制技术控制PMSM的速度。

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。

这篇文章探讨了预测控制中如何优化动态矩阵的使用。程序设计相对简单且易于实现。

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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。

本书内容精炼，阐述了利用 MATLAB 实现模型预测控制的方法，并提供了实例代码。