【动态矩阵预测控制】基于matlab多变量动态矩阵预测控制DMC（含阶跃响应 实际输出）【含Matlab源码 7373期】

最新推荐文章于 2025-07-15 10:01:00 发布
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⛄一、多变量动态矩阵预测控制DMC（含阶跃响应 实际输出）

多变量动态矩阵预测控制（Dynamic Matrix Control, DMC）是一种基于模型的自适应控制策略，特别适用于处理非线性和多输入多输出（MIMO）系统。它的核心原理和流程如下：

1 原理：
（1）模型预测

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基于MATLAB的风力发电机无人机巡检路径优化研究
huanghm88的专栏
07-04 273
风力发电机无人机巡检路径优化研究摘要 本文研究风力发电机无人机巡检的路径优化问题。通过建立风力发电机三维参数化模型，综合考虑无人机飞行约束、巡检覆盖率和路径长度等因素，构建了路径优化数学模型。采用改进遗传算法与A*算法相结合的混合优化策略，在MATLAB平台上实现了巡检路径自动规划。结果表明，该方法可有效生成满足全覆盖要求的优化路径，相比传统方法减少15%-25%路径长度，显著提高巡检效率。 关键词：风力发电机；无人机巡检；路径优化；三维建模；遗传算法；MATLAB
多变量动态矩阵预测控制DMC（含阶跃响应 实际输出）【含Matlab源码 7373期】
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09-01 1206
多变量动态矩阵预测控制DMC（含阶跃响应 实际输出） 完整的代码，包运行；运行操作视频见优快云资源！适合小白！
【无人机巡检】基于蚁群算法ACO实现无人机电力塔巡检三维路径规划附Matlab代码
qq_59747472的博客
04-04 1286
随着经济的快速发展和社会的不断进步，电力作为现代社会运行的基石，其安全稳定运行至关重要。电力塔作为电力输送系统的重要组成部分，承担着输送电能的重任。然而，电力塔长期暴露于野外环境中，易受到自然因素（如恶劣天气、植被生长、动物破坏等）和人为因素（如偷盗、破坏等）的影响，导致设备老化、线路断裂等安全隐患。传统的电力塔巡检方式主要依靠人工巡检，其存在着效率低下、成本高昂、安全风险大等诸多问题。近年来，无人机技术凭借其灵活性高、机动性强、智能化程度高等优点，在电力巡检领域展现出巨大的应用潜力。
【无人机三维路径规划】PSO无人机路径规划3D城市附Matlab代码
最新发布
j_jinger的博客
07-15 258
随着城市化进程的加速，3D 城市环境日益复杂，高楼林立、街道纵横，给无人机的飞行带来了诸多挑战。无人机在 3D 城市中执行物流配送、应急救援、城市巡检等任务时，需要在三维空间内规划出一条安全、高效的路径，既要避开建筑物、电线杆等障碍物，又要考虑飞行时间、能源消耗等因素。粒子群优化（PSO）算法作为一种高效的智能优化算法，具有实现简单、收敛速度快等特点，在路径规划领域已得到广泛应用。
【无人机路径规划算法】基于蚁群优化的无人机任务计划（Matlab代码实现）
weixin_61181717的博客
04-06 429
基于蚁群优化的无人机任务计划是一种利用蚁群算法来解决无人机路径规划问题的方法。这种方法模仿了蚁群在搜索食物时的行为，通过模拟蚂蚁在解决问题时的集体智慧和信息沟通来寻找最优解。在无人机任务计划中，蚂蚁代表了无人机，它们在问题空间中移动，寻找适合的路径，以完成任务。通过模拟蚂蚁的行为，基于蚁群优化的无人机任务计划可以在复杂的环境中找到高质量的解决方案，并具有一定的鲁棒性和适应性。文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。行百里者，半于九十。
【动态矩阵预测控制】多变量动态矩阵预测控制DMC（含阶跃响应 实际输出）【含Matlab源码 7373期】.zip
11-13
优快云 Matlab武动乾坤上传的资料均有对应的仿真结果图，仿真结果图均是完整代码运行得出，完整代码亲测可用，适合小白； 1、完整的代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图；...
多变量动态矩阵预测控制DMC（含阶跃响应 实际输出）【含Matlab源码 7373期】.mp4
08-27
Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，...
【工业控制】多变量动态矩阵预测控制(DMC)【含Matlab源码 1499期】
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12-08 1258
多变量动态矩阵预测控制(DMC) 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【路径规划】基于改进遗传算法的卡车和两架无人机旅行推销员问题D2TSP附Matlab代码
qq_59747472的博客
10-14 1098
摘要: 本文针对卡车与两架无人机协同配送的旅行推销员问题 (Double Traveling Salesperson Problem with Drones, D2TSP) ，提出了一种基于改进遗传算法的求解方法。该问题旨在优化卡车和两架无人机的路径，以最小化总的旅行时间或距离。相较于传统遗传算法，本文提出的改进算法通过引入自适应交叉概率、变异概率以及精英策略，增强了算法的收敛速度和寻优能力。文章详细阐述了改进遗传算法的流程，并结合Matlab代码，对算法的有效性进行了验证和分析。
创建动态二维数组.cpp
05-31
利用new 操作符 创建动态二维数组，可以从用户接受数组行，列大小及元素。
群体智能优化算法之蚁群优化算法(ACO)
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松间沙路的博客
11-14 1万+
获取更多资讯，赶快关注上面的公众号吧！ 文章目录第五章 蚁群优化算法5.1 介绍5.2 人工蚂蚁的概念5.2.1 真实蚂蚁如何工作5.2.2 蚂蚁如何优化食物搜索5.2.3 什么是人工蚂蚁5.2.3.1 相同5.2.3.2 不同5.3 蚂蚁系统5.4 三种模型5.4.1 蚁密系统模型5.4.2 蚁量系统模型5.4.3 蚁周系统模型5.5 改进的蚁群优化算法5.5.1 带精英策略的蚂蚁系统5.5....
【无人机】基于蚂蚁优化算法的无人机任务调度路径规划研究（Matlab代码实现）
weixin_67304359的博客
07-26 993
任务调度：确定无人机执行各项任务的顺序和时间安排，考虑任务优先级、时间窗口限制、无人机的工作能力和续航时间等因素。路径规划：为每架无人机找到从起点到所有指定任务点最后返回的最短路径或最低成本路径，同时考虑飞行距离、飞行高度限制、禁飞区域、风向风速等环境因素。
【任务分配】基于蚁群算法实现无人机的航迹任务规划附Matlab代码
m0_57702748的博客
09-06 1688
近年来，无人机技术快速发展，在各个领域发挥着越来越重要的作用，例如物流配送、环境监测、灾害救援等。在实际应用中，无人机往往需要执行多个任务，例如访问多个目标点、采集数据等。如何高效地规划无人机的航迹，使其在完成所有任务的同时，尽可能地降低飞行时间、消耗能量以及飞行距离，成为一个重要的研究课题。传统的航迹规划算法，如贪婪算法、遗传算法等，在处理复杂场景和多任务规划时往往存在效率低下、容易陷入局部最优等问题。而蚁群算法作为一种新型的群体智能优化算法，能够有效地解决传统算法的缺陷，并展现出优异的性能。
高创新！【无人机】5G辅助优化无人机（Matlab实现）
weixin_67304359的博客
06-29 530
5G辅助优化无人机是指利用5G通信技术来提升无人机系统的性能和效率，从而实现更可靠、安全和智能的无人机应用。5G通信技术提供了更高的数据传输速率、更低的延迟和更可靠的连接，这为无人机的实时控制、数据传输和通信提供了更好的支持。通过利用5G通信网络，无人机可以实现更远距离的通信和更稳定的数据传输，从而提高飞行控制的精准度和实时性。借助5G网络的高带宽和低延迟特性，可以对无人机的网络通信进行优化。
【车间调度】基于matlab鲸鱼算法WOA求解柔性作业车间调度问题FJSP【含Matlab源码 MAR032期】
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04-03 729
鲸鱼算法WOA求解柔性作业车间调度问题FJSP 完整代码，包运行；可提供运行操作视频！适合小白！
动态矩阵（指针与堆内存分配）
m0_62627802的博客
05-02 721
题目描述 未知一个整数矩阵的大小，在程序运行时才会输入矩阵的行数m和列数n 要求使用指针，结合new方法，动态创建一个二维数组，并求出该矩阵的最小值和最大值，可以使用数组下标法。 不能先创建一个超大矩阵，然后只使用矩阵的一部分空间来进行数据访问、 创建的矩阵大小必须和输入的行数m和列数n一样 输入 第一行输入t表示t个测试实例 第二行输入两个数字m和n，表示第一个矩阵的行数和列数 第三行起，连续输入m行，每行n个数字，表示输入第一个矩阵的数值 依次输入t个实例 输出 每行输出一
【预测控制3】动态矩阵控制（DMC）及Matlab仿真
麦斯威尔逊的博客
10-27 8899
动态矩阵控制（Dynamic Matrix Control，DMC）起源于20世纪70年代，是一种基于数学模型的先进控制算法，在化工、电力、冶金、制药等领域得到了广泛的应用。传统控制算法主要是基于PID控制器，但对于复杂的动态过程，PID控制器并不能提供良好的控制效果。相比之下，DMC控制算法的控制性能更好，可以适应更为复杂的过程控制。 DMC是一种基于阶跃响应的预测控制算法，因而适用于渐进稳定的线性系统。对于弱非线性对象，可以先对其线性化，再采用DMC
面向森林巡检场景的多无人机协同航迹规划（开题报告）
毕业作品网站
04-14 1758
无人机需要搭载多种传感器来获取森林地区的环境信息，包括高分辨率摄像头、红外线热成像仪、激光雷达等，分析不同传感器的性能和适用范围，选择最合适的传感器配置组合，以实现对森林环境的全面监测和探测；无人机需要与地面指挥中心和其他无人机进行实时通信和协同作战，同时需要具备良好的导航定位能力，以确保飞行路径的准确性和稳定性，分析无人机的通信系统和导航系统，评估其在森林环境中的可靠性和适应性。无人机的续航能力、载荷能力和通信范围有限，如何在有限的资源条件下实现高效的巡检覆盖，是多无人机协同航迹规划需要解决的关键问题。
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