非线性约束预测控制

我收集的几篇关于小波神经网络的最新文章，探讨了小波神经网络参数初始值对网络收敛速度的影响，提出了简便易行的初始值选择方法。通过与随机选取初始值方法的对比，仿真结果表明这种方法既有效又可行。此外，文章还介绍了一种带动态补偿的双隐层小波神经网络，用于提高网络对系统复杂关系的映射能力，特别是在管道泄漏故障检测中的应用。文章结合小波和神经网络方法，研究了通用的非线性过程建模和控制方法，通过线性LS估计实现模型的拟合，展示了其在非线性系统建模和控制中的应用。最后，文章引入了一种基于小波神经网络的非线性约束预测控制方案，通过适当选择预测水平保证了闭环稳定性和优化性能。

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。

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。

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。

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。

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。