多变量不稳定系统的控制策略优化

Redis 不稳定版本 tarball

多变量变结构控制系统 一般线性多变量系统的状态方程为： -611—

本软件由波兰克拉科夫理工大学的Zbigniew Mrozek博士与加拿大拉瓦尔大学的Stanisław Tarasiewicz教授合作编写。软件演示非线性滑模控制器，特别设计用于控制带有焊接设备的平台移动搬运机器人的运动。滑模控制器以其快速响应和短建立时间著称，不采用稳定反馈机制，而是寻求快速不稳定轨迹，以在多个轨迹之间实现切换。相关方法详见Vadim I. Utkin教授的《控制与优化中的滑模》（Springer Verlag, 1992），ISBN：978-3-642-84381-5（印刷版），978-3-642-84379-2（在线版），发表于通信与控制工程系列，1992年。此示例在“MATLAB与Simulink指南”中有详细说明。

多变量数据分析涵盖商业数据、生物数据等多个领域的数据处理方法。

在无约束条件下，这是一个用Matlab编写的MPC模型预测控制程序，实现多变量多输入多输出的控制。

多变量统计分析方法 兰州大学流行病与卫生统计研究所 申希平 E-mail: shenxp@lzu.edu.cn 2007.12

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。

此代码示例展示了如何使用最速下降法求解多变量函数的最小值。代码中包含一个示例函数 -(3x1+x2+6x1x2-2(x1^2)+2*(x2^2))，并展示了如何计算其Hessian矩阵、梯度和特征值。代码还演示了如何迭代找到函数最小值，并在每次迭代中更新变量的值。

matlab开发：非正则化多变量线性回归。这篇文章演示了如何使用Matlab进行非正则化多变量线性回归分析。