基于模型预测MPC实现的车速控制，控制目标为燃油汽车，采用上下层控制器控制，上层mpc产生期望的加速度，下层采用自抗扰ADRC控制产生期望的节气门开度和制动压力，同时该算法可直接用于代码生成（可做实车试验实验），后续可以用于车速需求的控制（如acc，轨迹跟踪等）。有对应复现资料。在自动驾驶领域，车速的精准控制一直是研究重点。今天咱们来聊聊基于模型预测MPC实现的燃油汽车车速控制，这可是个有趣又实用

测试报告里的效率曲线显示，在400V-800V宽范围输入时，满载效率还能保持在95%以上，这波操作确实稳。

然后呢，就是关键的物理设置部分啦。这个模型是基于等离子体模块构建的，里面包含了多种化学反应以及Helmholtz光电离过程，感觉对相关领域的研究很有参考价值，所以迫不及待来和大家分享一下😃。这里的 \( n \) 可能代表某种粒子的密度，\( D \) 是扩散系数，\( \nabla^2 \) 是拉普拉斯算子，\( S \) 则可能是与光电离相关的源项。［COMSOL针-针电极空气流注放电模型］

最近在研究纵向车辆队列控制时发现，很多小伙伴卡在联合仿真环境搭建和模型调试环节。特别是CarSim和Simulink的交互，稍不留神就会报些让人摸不着头脑的错误。今天就拿一个三车队列的案例，聊聊怎么避开那些坑。有个特别隐蔽的坑：CarSim 2021之后的版本默认用64位编译，而Matlab可能还在用32位模式跑。整套模型跑起来后，记得先用手动模式测试跟车——长按方向键↑让前车加速，观察后车响应是

遇到不收敛的情况，先检查有没有代数环，再看微分方程求解器的步长设置。有次发现输出电压异常，最后定位是浓差损耗模块里的指数函数写成了e^x而不是exp(-x)。咱在Simulink里直接搭这个减法器（图1），这个加法器的负输入端可别接反了，之前有次参数调半天没反应，最后发现是符号搞反了...当电流密度超过1.5A/cm²时，如果浓差损耗曲线突然翘头，大概率是扩散层参数设错了。注意这里温度T的单位是开

咱们今天拿STM32F103开刀，手把手整出个带参数自整定的智能温控系统，重点聊聊怎么让单片机自己找合适的PID参数。完整工程里还埋了个彩蛋——用FFT分析温度波动曲线，自动优化控制参数，这就不展开说了，源码注释里写得明明白白。采用反馈法进行PID参数自动整定，得出系统临界值比例增益，自动计算调节，使系统进入正常状态。采用反馈法进行PID参数自动整定，得出系统临界值比例增益，自动计算调节，使系统进

车间里的老工程师常说，搞西门子840D系统就像养了只傲娇的波斯猫，得顺着毛摸。5、可以连接840D（PLC编程电缆连接，编程电缆要正规西门子品牌，否则能连plc,不一定能连此软件）的NCU、也可以连接840DSL（网线连接）的NCU。5、可以连接840D（PLC编程电缆连接，编程电缆要正规西门子品牌，否则能连plc,不一定能连此软件）的NCU、也可以连接840DSL（网线连接）的NCU。1、软件可

今天咱们就拿5电平三相MMC开刀，用MATLAB-Simulink搭个能抗频率电压波动的VSG系统。先说重点：这套系统直流侧直接怼了个理想电源当能量池，交流侧接的可编程三相源能随便改参数造故障，方便咱们验证VSG的调节能力。没VSG的时候系统直接崩了，有VSG的情况下频率在0.3秒内拉回50Hz，电压恢复时间大概0.5秒——这说明转动惯量参数起作用了。仿真跑完后别急着关，用Workspace里的数

基于Learning MPC(LMPC)的四旋翼飞行器(VAU)的避障路径规划本模型建立一种学习模型预测控制(LMPC)的四旋翼飞行器VAU的控制算法。该控制器可以从数据中学习并找到最佳路径轨迹，在避障的同时，使四旋翼飞行器的单圈时间最小化。此外，还提出了LMPC优化问题的新松弛方法，即允许将其从混合整数非线性规划简化为二次规划。模型有详细说明文档（paper）模型需要安装MATLAB工具，文档附

本系统围绕“需求响应（Demand Response, DR）与变压器动态热额定值（Dynamic Thermal Rating, DTR）结合”核心目标开发，通过MATLAB实现多模块协同，旨在解决变压器运行中的储备容量提升与使用寿命延长问题。