MATLAB仿真模型车辆碰撞预测控制技术应用

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。

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。

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。

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。

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。

该书由Springer于2008年出版，详细介绍了基于MATLAB的模型预测控制系统设计与实施。书中示例采用MATLAB编程，涵盖了多个实际工程案例。

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。