预测控制

关于matlab分析电流THD的一些探究和记录我其实一直对matlab中分析FFT存在一定的疑问。今天从头开始梳理一下。总谐波失真 Total Harmonic Distortion（THD）通常定义为各次谐波分量的均方根值之和与基波分量的均方根值之比，用百分比表示。对于电流信号，标准计算公式为：

模型预测控制专题（十一）—— 基于改进型扩张状态观测器MESO的MPFCC我们在上一节总结了观测器自身的一些限制，明确了需要优化的方向。那么在这一小节来学习别人都是怎么处理这个问题的。

模型预测控制专题（十）—— 现有观测器限制分析前一节文章中仅仅是从宏观上讨论现有方法值得优化的方向，模型预测控制专题（九）—— 进一步优化的方向-CSDN博客

模型预测控制专题（九）—— 进一步优化的方向我们在前面探究了基础的MFPCC方法实现以及参数的影响，对这种方法已经有了一个基础的了解。本次任务接到的是要对前沿方向进行预研，重点指出了两个子类方向智能化及预测控制。预测控制是经过DPCC到MFPCC的迭代，已经找到基座了，考虑按照MFPCC的大体框架往后推进。但是作为传统电控出身的我，智能化如何推进是我一直头疼的问题。

模型预测控制专题（八）—— 带宽参数影响分析在上一节我们分析了无模型电流预测控制中的比例增益的影响。具体带宽因素的影响还未进行分析。领导要求把参数的影响全都评估一遍，那就都弄了吧。

模型预测控制专题（六）—— 基于ESO的无模型预测电流控制在前五小节中，我们系统阐述了多种基于模型的电流预测控制（DPCC）策略；本文自此开始，将探索基于超局部模型的电流预测控制策略。这两类方法最本质的区别在于所依托的模型不同：前者完全依赖永磁同步电机的精确数学模型实现控制，而后者则基于单输入单输出（SISO）的超局部模型完成电流的预测与控制。

论文复现：Predictive Control of Networked Multiagent Systems via Cloud Computing翻译版本见：论文翻译：通过云计算对联网多智能体系统进行预测控制-CSDN博客本文研究了基于云计算的网络化多智能体预测控制系统的设计与分析。该文提出一种网络化多智能体系统（NMAS）云预测控制方案，以同时实现一致性和稳定性，并主动补偿网络时延。详细介绍了NMAS云预测控制器的设计。对云预测控制方案的分析给出了闭环网络化多智能体控制系统稳定性和一致性的必要和充分条件。通过仿真验证了所提方案表征NMAS的动力学行为和控制性能。研究结果为NMAS及其应用的合作和协调控制的发展奠定了基础。

论文翻译：通过云计算对联网多智能体系统进行预测控制本文研究了基于云计算的网络化多智能体预测控制系统的设计与分析。该文提出一种网络化多智能体系统（NMAS）云预测控制方案，以同时实现一致性和稳定性，并主动补偿网络时延。详细介绍了NMAS云预测控制器的设计。对云预测控制方案的分析给出了闭环网络化多智能体控制系统稳定性和一致性的必要和充分条件。通过仿真验证了所提方案表征NMAS的动力学行为和控制性能。研究结果为NMAS及其应用的合作和协调控制的发展奠定了基础。

我是有底线的