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预测模型为状态空间模型预测函数控制MATLAB程序，包括一阶、二阶、高阶跟踪阶跃，斜坡-Prediction model for the state space model predictive functional control MATLAB procedures, including first, second, high-tracking step, ramp
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cstr状态反馈预测控制模型
matlab中S函数建立-cstr state feedback model predictive control matlab function in the establishment of S
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是跟踪一个运动的篮球。采用的是Kalman滤波器与基于均值平移的目标跟踪算法相融合的扩展算法，为了跟踪快速运动的目标，首先对目标运动模型进行建模，并运用Kalman滤波器对目标在下一帧中的状态进行预测，并将此预测值作为均值平移算法搜索目标的起始点。-Is tracking a movement of the basketball. Kalman filter is used in the target mean shift based tracking algorithm extension o
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提出了基于有限脉冲响应(FIR)模型的预测函数控制(PFC)算法,给出了采用1个基函数(阶跃函数)和2个基函数(阶跃函数、斜坡函数)的控制律的解析解,分析了闭环系统稳态特性,结果表明,系统对于设定值变化和输出扰动均无余差.结合该算法、T-S模糊建模和自适应控制技术,提出了模糊自适应预测函数控制(FAPFC)策略-Proposed based on finite impulse response (FIR) model predictive functional control (PFC) alg
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学习基于状态空间的模型预测控制强烈推荐的一本书-Model Predictive Control for State Models W.H. Kwon and S. Han
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ACADO Toolkit is a software environment and algorithm collection written in C++ for au-tomatic control and dynamic optimization. It provides a general framework for using a great
variety of algorithms for direct optimal control, including model pre
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CSTR模型的状态反馈预测控制matlab程序-The CSTR model the state feedback predictive control matlab program
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求解已知CARMA模型的预测值，根据丢番方程，已知模型和预测步长，根据最小二乘原则求解未来某时刻的状态。-Solving known CARMA model predictive value, based on the Diophantine equation, known model and prediction step, the principle of solving the state for a time in the future based on least squares.
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风功率预测控制 模型预测控制；状态空间；预测控制算法-Wind power prediction control model predictive control state space predictive control algorithm
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有约束条件下的模型预测控制，约束条件主要有状态约束和系统输入约束-There are model predictive control, constraints under constraints mainly state constraints and system input constraints
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ACADO工具包是一个软件环境和算法集自动控制和动态优化。它为直接优化控制提供了多种算法，包括模型预测控制、状态参数估计和鲁棒优化。(ACADO Toolkit is a software environment and algorithm collection for automatic control and dynamic optimization. It provides a general framework for using a great variety of algorithm
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模型预测电流控制其控制思想基于以下原理：首先，功率变换器产生的开关状态个数有限，且通过建立模型可以预测每一个开关状态下被控变量的对应变化特性；其次，定义价值函数评价被控变量的预测值，为判别最优有限开关状态提供依据；最后，计算出每一种开关状态下的价值函数值，以此评价每一种开关状态下被控变量预测值的优劣，选择出最优的开关状态并应用。(The control idea of model predictive current control is based on the following princ
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