预测控制中的动态矩阵优化

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。

优化控制技术中，动态矩阵控制（DMC）算法利用对象阶跃响应预测模型，结合滚动实施和反馈校正，以优化工业控制过程。详细阐述了预测控制的发展历程及其在工业控制中的应用，深入探讨了动态矩阵控制算法的生成、现状及其在实际应用中的分析。通过理论推导，证明了动态矩阵控制在优化控制领域中的重要性和未来研究方向。

研究了动态耦合系统分层模型预测控制问题，并提出了一种基于定点迭代和无导数优化的新方法。该方法利用定点迭代处理子系统间的耦合关系，并采用无导数优化算法求解模型预测控制优化问题，有效避免了传统方法需要计算梯度信息的缺陷，提高了算法的鲁棒性和效率。

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。

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。

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。