伺服控制

利用matlab开发环境，实现对“hDrive”伺服电机的控制。

在本教程中，我们将介绍如何使用MATLAB和PIC 16F628A微控制器来控制伺服电机。通过MATLAB的开发环境和PIC 16F628A的编程控制，实现对伺服电机的精准调节。

我对控制新技术的学习充满兴趣，并致力于将其与当前解决方案结合。自适应MPC技术吸引了我数月之久。虽然有许多学习资源可用，我发现MathWorks最适合我。特别感谢Melda Ulusoy的详细讲解。本项目利用MPC和自适应MPC控制伺服机构的位置。详细信息可参考：https://www.mathworks.com/help/mpc/ug/servomechanism-controller.html。另外，您可以在以下链接找到Melda Ulusoy的Adaptive MPC教程：https://www.mathworks.com/videos/understanding-model-predictive-control-part-1-why-use-mpc--1526484715269.htm。

利用MATLAB开发单级电液伺服阀，并研究其一级瞬态响应。

在Matlab环境下进行DC伺服马斯克模型的开发。探讨了塞沃电机的设计方案。

在仿真mdl异步电机矢量控制模型中，当电机被用作电动机时，给定负载并设定电机输入为转矩Tm时，电机能够稳定达到预定转速，并且电磁转矩可以接近负载。为验证异步电机的再生制动特性，将电机输入改为角速度w，并确保w大于异步电机的设定转速，以模拟超过定子旋转磁场速度的转子转速模式，实现发电机工况的模拟。

Matlab控制英文手册《Using Control.pdf》大部分基于Matlab帮助文件，但更为系统化，适合自学和参考。如果需要其他方向的英文Matlab手册，请联系我。

R 控制图是统计过程控制 (SPC) 中常用的工具，用于监控过程的变异并识别异常情况。 R 控制图的优势： 监控过程变异 及时发现异常 数据可视化 辅助决策

过程控制的核心在于经济高效地管理影响因素。这意味着在“过度干预”（无必要调整）和“控制不足”（需调整而未调整）之间找到平衡点。 这种平衡需要区分造成差异的两种原因。当过程仅受普通原因影响，呈现出可预测的波动范围时，我们称之为“受控状态”或“稳定状态”。 统计过程控制（SPC）的作用是在特殊原因导致的异常波动出现时发出信号，而在仅存在普通原因的情况下避免误报。 这使得我们能够针对特殊原因采取合适的措施，例如消除或永久保留。

此MATLAB仿真使用模型预测控制技术控制PMSM的速度。