动态矩阵控制算法
MATLAB 环境下动态矩阵控制实验
一 算法实现
设某工业对象的传递函数为：G P (s)=e -80s /(60s+1)，采用DMC 后的动态特性如图1所示。在仿真时采样周期T=20s ，优化时域P=10，控制时域M=2，建模时域N=20。
MATLAB 程序1：
g=poly2tfd(1,[60 1],0,80);%通用传递函数模型转换为MPC 传递函数模型 delt=20; %采样周期
nt=1; %输出稳定性向量 tfinal=1000; %截断时间
model=tfd2step(tfinal,delt,nt,g);%传递函数模型转换为阶跃响应模型 plant=model; %进行模型预测控制器设计 p=10; %优化时域 m=2; %控制时域
ywt=[];uwt=1; %设置输入约束和参考轨迹等控制器参数 kmpc=mpccon(plant,ywt,uwt,m,p);%模型预测控制器增益矩阵计算 tend=1000;r=1; %仿真时间
[y,u,yrn]=mpcsim(plant,model,kmpc,tend,r);%模型预测控制仿真 t=0:20:1000; plot(t,y)
xlabel('图1 DMC 控制系统的动态阶跃响应曲线(time/s)'); ylabel('响应曲线');
0100
2003004005006007008009001000
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1.4
图1 DMC 控制系统的动态阶跃响应曲线(time/s)
响应曲线
图中曲线为用DMC 控制后系统的阶跃响应曲线。从图中可以看出：采用DMC 控制后系统的调整时间小，响应的快速性好，而且系统的响应无超调。该结果是令人满意的。
二P和M对系统动态性能的影响
1．P对系统性能的影响
优化时域P表示我们对k时刻起未来多少步的输出逼近期望值感兴趣。当采样周期T=20s，控制时域M=2，建模时域N=20，优化时域P分别为6，10和20时的阶跃响应曲线如图2所示。
MATLAB程序2：
g=poly2tfd(1,[60 1],0,80);%通用传递函数模型转换为MPC传递函数模型
delt=20; %采样周期
nt=1; %输出稳定性向量
tfinal=1000; %截断时间
model=tfd2step(tfinal,delt,nt,g);%传递函数模型转换为阶跃响应模型
plant=model; %进行模型预测控制器设计
p1=6;p2=10;p3=20; %优化时域
m=2; %控制时域
ywt=[];uwt=1;
kmpc1=mpccon(plant,ywt,uwt,m,p1);
kmpc2=mpccon(plant,ywt,uwt,m,p2);
kmpc3=mpccon(plant,ywt,uwt,m,p3);
tend=1000;r=1;
[y1,u,yrn]=mpcsim(plant,model,kmpc1,tend,r);
[y2,u,yrn]=mpcsim(plant,model,kmpc2,tend,r);
[y3,u,yrn]=mpcsim(plant,model,kmpc3,tend,r);
t=0:20:1000;
plot(t,y1,t,y2,t,y3)
legend('1-p=6','2-p=10','3-p=20');
xlabel('图2 P不同对系统性能的影响(time/s)');
ylabel('响应曲线');
0100
200300400500600700800
9001000
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1.4
图2 P 不同对系统性能的影响(time/s)
响应曲线
图中曲线1为P=6时的阶跃响应曲线；曲线2为P=10时的阶跃响应曲线；曲线3为P=20时的阶跃响应曲线。从图中可以看出：增大P ，系统的快速性变差，系统的稳定性增强；减小P ，系统的快速性变好，稳定性变差。所以P 的选择应该兼顾快速性和稳定性。
2．M对系统性能的影响
控制时域M表示所要确定的未来控制量的改变数目。当采样周期T=20s，优化时域P=20，建模时域N=20，控制时域M分别取4，2和1时系统的响应曲线如图3所示。
MATLAB程序3：
g=poly2tfd(1,[60 1],0,80);%通用传递函数模型转换为MPC传递函数模型
delt=20; %采样周期
nt=1; %输出稳定性向量
tfinal=1000; %截断时间
model=tfd2step(tfinal,delt,nt,g);%传递函数模型转换为阶跃响应模型
plant=model; %进行模型预测控制器设计
p=20; %优化时域
m1=4;m2=2;m3=1; %控制时域
ywt=[];uwt=1;
kmpc1=mpccon(plant,ywt,uwt,m1,p);
kmpc2=mpccon(plant,ywt,uwt,m2,p);
kmpc3=mpccon(plant,ywt,uwt,m3,p);
tend=1000;r=1;
[y1,u,yrn]=mpcsim(plant,model,kmpc1,tend,r);
[y2,u,yrn]=mpcsim(plant,model,kmpc2,tend,r);
[y3,u,yrn]=mpcsim(plant,model,kmpc3,tend,r);
t=0:20:1000;
plot(t,y1,t,y2,t,y3)
legend('1-m=4','2-m=2','3-m=1');
xlabel('图2 M不同对系统性能的影响(time/s)');
ylabel('响应曲线');
0100
2003004005006007008009001000
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1.4
图2 M 不同对系统性能的影响(time/s)
响应曲线
图中曲线1为M=4时的响应曲线；曲线2为M=2时的响应曲线；曲线3为M=1时的响应曲线。从图中可以看出：减小M ，系统的快速性变差，系统的稳定性增强；增大M ，系统的快速性变好，稳定性变差。增大P 和减小M 效果类似，所以在选择时，可以先确定M 再调整P ，并且M 小于等于P 。
三模型失配时的响应曲线
当预测模型失配时，即当G M(S)≠G P(S),当G M(S)=2e-50s/(40s+1)时的响应曲线如图4所示。
MATLAB程序4：
g1=poly2tfd(1,[60 1],0,80);%通用传递函数模型转换为MPC传递函数模型
g2=poly2tfd(2,[40 1],0,50);
delt=20; %采样周期
nt=1; %输出稳定性向量
tfinal=1000; %截断时间
model1=tfd2step(tfinal,delt,nt,g1);%传递函数模型转换为阶跃响应模型
model2=tfd2step(tfinal,delt,nt,g2);
plant1=model1; %进行模型预测控制器设计
plant2=model2;
p=10; %优化时域
m=2; %控制时域
ywt=[];uwt=1; %设置输入约束和参考轨迹等控制器参数
kmpc1=mpccon(plant1,ywt,uwt,m,p);%模型预测控制器增益矩阵计算
kmpc2=mpccon(plant2,ywt,uwt,m,p);
tend=1000;r=1; %仿真时间
[y1,u,yrn]=mpcsim(plant1,model1,kmpc1,tend,r);%模型未失配时的预测控制仿真
[y2,u,yrn]=mpcsim(plant1,model2,kmpc2,tend,r);%模型失配时的预测控制仿真
t=0:20:1000;
plot(t,y1,t,y2)
legend('1-模型未失配','2-模型失配');
xlabel('图4 模型失配时的响应曲线(time/s)');
ylabel('响应曲线');
0100200
3004005006007008009001000
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1.4
图4 模型失配时的响应曲线(time/s)
响应曲线
图中曲线1为未失配时的阶跃响应曲线；曲线2为模型失配时的阶跃响应曲线。从图中可以看出：当模型失配时，DMC 控制有一定的超调，快速性下降，但能很快进入稳定状态，控制效果令人满意。所以DMC 在形成闭环控制时，对模型失配具有很好的鲁棒性。
明瑞MR-208A控制器调试基本步骤
明瑞MR-208A控制器调试基本步骤 1使用标准网线（568B,568A直通线）连接pc网卡与明瑞控制器的网口（LINK A/B均可，自适应，建议A进B出，这样性能更好！） 2设置电脑的固定ip地址：设置为192.168.0.xxx 或者192.168.1.xxx，只能是这两个号段！ xxx为0---255任意，建议避免冲突第4段设置100以下！ 3安装MRPlaye软件，在安装前关闭电脑上安装的所有防火墙！（比如瑞星，360，以及windows自带的防火墙），因为我们的系统可以侦测到系统的连接状态，系统会向电脑反馈数据，防火墙会认为是对电脑攻击进行屏蔽导致系统连接有误！ 4LED屏参数以及硬件参数设置： 4.1启动MR Player软件，点击“设置”—“LED屏设置”,进入“设置LED屏”设置界 面！ 4.2设置屏体的宽度和高度（实际项目的宽度和高度，如果是异型屏幕以最大的宽度和 高度为准），我们举例设置10台控制器，宽度512，高度80，然后进入“硬件设 置“如下图！硬件设置的密码是大小写均可的“mr”
4.3在“硬件设置”中选择“网络设置”卡片，将“本机IP地址”通过单击右侧下三 角，选择刚才已经设置好的192.168.0.60，然后点击应用。 4.4点击“布线设置”卡片，选择“新建布线” 4.5在“工程设置”界面设置相应的参数，如本例想做每个口带512点，灯具颜色为 RGB规则排布，使用10台控制器，设置好后点击“确认”如下： 4.6进入LLayout布线模块后，在“控制器列表框”中依次点击，“1号控制器”----“输
出口_1”-----点击鼠标右键-----点击“布线”----“自动布线”如下： 4.7进入“自动排列”界面后，依次设置端口“选项”的“宽度””高度”以及排线风格 等选项，然后点击确认如下： 4.8经过4.6操作后，鼠标在LLayout软件中间黑色布线区域移动时，会有一个横向的 灯串随着鼠标移动，这个时候通过移动鼠标和滚动鼠标滑轮（以鼠标为中心放大和缩小，也可以通过点击键盘的PgUp，PgDn放大缩小），然后在最左上角（坐标1,1）点击鼠标左键把灯串放下去，其他灯具灯具就会自动布线到布线区，然后注意看布线区和左侧的控制器列表，每个控制器每个口布上多少点都会显示出来：如下：
590控制器调试说明
控制器:,由程序计数器PC地址寄存器AR 指令寄存器IR指令译码器ID定时控制电路CU 数据存储器的地址寄存器DPTR等组成 590P的参数快速设置： 通电后按M键直到出现DIAGNOSTS（诊断）后按向上的键，找到CONFIGURE DRIVE（配置调速器），按M键进入菜单，找到CONFIGURE ENABLE（组态有效），按M键进入菜单，将DISBALE（不允许）改成ENABLE（允许），此时面板灯闪烁，按E键退出；按向下的键，找到NOM MOTOR VOLTS（电枢电压），按M键进入菜单，输入额定电枢电压，按E键退出；按向下的键找到ARMATURE CURRENT （电枢电流），按M键进入菜单，输入额定电枢电流，按E键退出；按向下的键找到FIELD CURRENT（励磁电流），按M键进入菜单，输入额定励磁电流，按E键退出；找到FLD.CTRL MODE（励磁控制方式），按M键进入菜单，把VOLTAGE CONTROL（电压控制）改成CURRENT CONTROL（电流控制），按E 键退出；按向下的键找到SPEED FBK SELECT（速度反馈选择），按M进入菜单，按向上或向下键选择ARM VOLTS（电枢电压反馈）、ANALOG TACH（测速反馈）或ENCODER（编码反馈），选择反馈方式是根据所选的配件板及实际电机使用的反馈方式，然后按E退出；按向上键找到CONFIGURE ENABLE （组态有效），按M键进入，把ENABLE（允许）改成DISABLE（不允许），此时面板不再闪烁。按E一直退到底。 参数保存：按M键直到出现DIAGNOSTS（诊断）后，按向上的键找到PARAMETER SAVE，按M 进入，然后按向上的键，参数自动保存。按E键一直退到底。 *自动调节步骤（此过程一定不能少）：手动去掉电机的励磁，为电机做一次自动调节，夹紧电机的轴，然后在CURRENT LOOP（电流环）中，找到AUTOTUNE菜单，将OFF改为ON，然后在10秒内启动调速器，调速器的RUN灯将闪烁，在这个过程中请不要给停止，完成自动调节后调速器会自动释放接触器线圈，然后保存参数。接好电机的励磁，启动调速器。注意：自整定时在CURRENT LOOP中找AUTOTUN E菜单，将OFF改为ON，然后再找CURRENT LOOP中的PROP.GAIN菜单进入观察百分比，同时要拆掉A4端子上的线，即取掉给定电压信号，然后按启动按钮。启动后等待自动停止，则看到到PROP.GAIN 的参数会发变化然后保存参数。 调试注意事项：调试过程中要注意电源不能有短路或缺相，调速器的控制端子为直流低压，一定要注意不能让高压进入，设好参数启动后，测量励磁电压是否正确，然后再升降速。在升速的过程中注意观测电机的励磁电压和电枢电压是否正常。如励磁电压电流都于设定值相差太大也就是说：如设励磁电流为15.6A 电压为180V。启动后测量电流才10A励磁电压才100V那就要看控制器面板显示的设定型号是否相对应，检查所有外围电路和控制器内部如没有问题。那应该是型号设置错误。出现前面现象那就要同时按“▲ E PROG”三键了（尾页有三键设定方法） 调速器参数复位：按住面板上面的上下键，然后送上控制电源，参数会自动复位。 590C直流调速器参数快速设置说明 开机后按M键出现DIAGNOSTIS后按向下键找到SET UP PARAMETERS（设定参数），按M键进入菜单，按向下键找到FIELD CONTROL（励磁控制），按M键进入，找到FLD.CTRL MODE（励磁控制方式），按M键进入菜单，把VOLTAGE CONTROL（电压控制）改成CURRENT CONTROL（电流控制），按两次E键退出；按向下键找到SPEED LOOP（速度环），按M键进入，按向下键找到SPEED FBK SELECT （速度反馈选择），按M键进入菜单，按向上或向下键选择ARM VOLTS（电枢电压反馈）、ANALOG TACH （测速反馈）或ENCODER（编码反馈），选择反馈方式是根据所选的配件板及实际电机使用的反馈方式；按E键退出。 参数保存：按M键直到出现DIAGNOSTS（诊断）后，按向上的键找到PARAMETER SAVE，按M进入，然后按向上的键，参数自动保存。按E键一直退到底。 *自动调节步骤（此过程一定不能少）：手动去掉电机的励磁，为电机做一次自动调节，夹紧电机的轴，然后在CURRENT LOOP（电流环）中，找到AUTOTUNE菜单，将OFF改为ON，然后在10秒内启动调速器，调速器的RUN灯将闪烁，在这个过程中请不要给停止，完成自动调节后调速器会自动释放接触器
温控器调整方法
E5AZ-R3-38数字式温度控制器调整说明 一、接线方式： 接线柱1、2――－AC220V电源 接线柱4、6―――低温输出101、103 接线柱7、8―――高温输出101、102 接线柱9、10、11―――PT100温度传感线A\B\B 二、界面图形 三、设定方法： 1.温度设置（此部分用于常规调整） 1)在运行菜单下，设置高温值为26.0。 2)按一次菜单键，再按一次模式键，设置高温回差1.5。 3)按一次菜单键返回运行菜单。 4)按两次模式键，设置低温值为25.5。 5)按一次模式键，返回运行菜单。 2.系统设置（以下调整为系统模式设置，请不要改动） 1)菜单键＋模式键同时按下3秒以上，进入保护菜单，按模式键切换 选项，依次按如下设置： 2)同时按菜单＋模式1秒以上，返回运行菜单。
3.第二步：模式设置 1)按菜单3秒以上，进入初始菜单，按模式键切换选项，依次按如下 设置： ?设置温度传感器类型为1。 ?设置温度单位为℃。 ?设置最高温度限制值： ?设置最低温度限制值： ?设置ON/OFF方式为ONOF。 ?设置控制方式为标准方式。 ?设置动作方向为正方向。 ?设置报警1种类为0。 ?设置报警2种类为8。 ?设置报警3种类为0。 ?设置密码为-169，等待3秒，自动进入高级模式： ?设置 ?设置低温回差为1.5。
设置 2)按菜单键3秒以上，返回运行菜单。 4.第三步：状态设置 1)按一次模式键，进入状态设置，按上调或下调键设置为RUN。则温 控器开始工作。 2)如设置为STOP，则温控器STOP灯亮，停止工作。 TMC229-HT-DAA038数字式温度控制器调整说明 一、接线方式： 与E5AX相同，内芯可互换。 二、界面图形 三、设定方法： 1.温度设置（此部分用于常规调整） 1)在运行菜单下，设置低温值SV为24.0 2)按2次SET键，设置高温值SV2为26.0（一般要求SV2=SV1+2） 2.系统设置（以下调整为系统模式设置，请不要改动） 1)解锁：同时按SET和︽5秒，出现画面LOC-3，将3改为0后，先 按下SET不松开，再按︽后立即全部松开，解锁完毕。 2)调整：同时按下SET和︾键5秒，出现设置界面，按SET切换设置
矩阵控制器的调试方法.
16入8出矩阵控制器的调试方法 1、矩阵控制器的接口认识 VIDEO-IN 视频信号输入 VIDEO-OUT 视频信号输出 VIDEO-IR 环路输出（相当于视频分支器） AUDIO-IN 音频输入 ARM 报警模块，本系统报警模块有16路报警输入合2路报警联动输出2、控制数据线的连接 CODE1:主要用于连接键盘、报警主机、多媒体控制器等设备 CODE2:主要用于连接解码器、智能高速球、码分配器、码转换器等设备 CODE3:主要用于连接网络矩阵 CODE4:主要用于连接计算机、DVR等设备 3、矩阵控制器的功能 A、视频切换控制 矩阵系统的中央处理模块控制所有摄像机输入和监视器输出的视频切换。切换可通过键盘的操作、或执行系统切换队列、或报警的自动响应功能等来控制； B、系统切换（自由切换、程序切换、群组切换、报警切换）； C、报警响应（当接收到报警信号时，切换摄像机输入到指定监视器上面去）； D、屏幕显示 在监视器屏幕上显示摄像机标题、日期、状态和标识，硬盘录象机本身提供了该功能，但矩阵控制器上的图象通常没有经过硬盘录象机，必须通过矩阵控制器进行字符叠加； E、摄像机控制 F、优先级别权限（大型矩阵系统当中会有多个键盘，可以设定每个键盘的权限，允许响应高级别的用户去控制摄像机而不响应低级别用户） G、系统分区 键盘对监视器的分区、监视器对摄像机的分区、键盘对摄像机的分区、键盘对报警点控制的分区 H、菜单设置
由菜单提供了系统设置和编程功能。菜单直接显示在第一好监视器上； I、数据保存（编程数据可保存10年以上） 4、矩阵系统的操作 4.1 键盘密码登陆LOCK+0000+OFF 4.2 键盘密码锁定LOCK+0000+ON 4.3 修改键盘密码（置键盘开关至PROG，输入4位密码，按键盘上LOCK，再按键盘上ACK，置键盘开关到OFF） 4.4 指定监视器数字＋MON 4.5 在指定监视器上显示指定图象数字＋CAM 4.6 云台的控制直接通过摇杆转动，摇杆在中间位置时，云台不转动，云台自动巡航键盘输入0＋AUX+ON 云台停止巡航0+AUX+OFF 4.7 镜头的控制键盘上CLOSE/OPEN,控制光圈，NEAR/FAR 控制变倍，WIDE/TELE 控制聚焦 4.8 高速球预置位设置键盘开关调整到PROG 调整到需要设置的预置位角度图象，输入该预置点序号，按键盘上SHOT+ON,转动PROG到OFF状态 4.9 关闭某个预置位调整键盘开关到PROG 输入预置位序号＋SHOT+OFF，调整键盘开关到OFF 4.10 调用预置位输入预置位序号＋SHOT+ACK 4.11 设置巡视队列键盘输入PATRN+ON+预置位序号＋SHOT+预置位序号＋SHOT＋SHOT+预置位序号＋SHOT+预置位序号＋SHOT+预置位序号+OFF 4.12 运行巡航队列巡航队列号＋PATRN+ACK 5、切换方式选择 5.1 系统自由切换经过适当的编程，按键盘0+RUN，可在监视器上显示一组指定的视频输入，每个视频输入显示一段设定的时间（不常用）键盘输入数字＋TIME,设置每个画面停留的时间，输入指定的摄像机序号＋ON+摄像机序号＋ON＋OFF 5.2 系统程序切换通过菜单编程，能在监视器上自动地按照顺序显示一列指定的视频输入，每个视频停留一段时间；调用方式——程序切换序号＋RUN 5.3 同步切换通过菜单编程，将一组摄像机图象顺序地切换到一组设定的监视
ZAPI(萨牌)控制器ACE2 重要参数以及调试步骤
ACE2 重要参数翻译 8.7 交流控制器作为牵引的设置顺序 当钥匙开关打开，如果没有报警或者错误提示，编程器会显示标准的ZAPI开机画面显示。 那控制器没有满足你的配置要求而配置，可以根据9.2章节的细节，，当改变任何控制器的配置以后，记得要反复开关钥匙开关（上电生效）。可以根据下面的细节内容进行配置。 1、选择需要修改的选项，看8.4.1章节 2、选择并设置电池电压，看8.4.1章节。 3、用手持编程器的TESTER 功能，来测试导线保证所有电线连接正确。 4、用手持编程器的加速器信号修正功能（PROGRAM V ACC）。来采集加速器信号。操作 步骤细节在9.4章节。 5、设置MAXIMUM CURRENT 最大电流值，使用表格在8.5.1章节 6、根据车辆设置加速延时，并从两个方向对次参数进行测试。 ACCELER DELAY 加速延迟、DECELER SELAY 减速延迟 7、设置FREQUENCY CREEP，从0.3HZ开始设置，加速器微动开关开始闭合，车辆应能 刚好启动，据此相应的增加爬行频率的大小HZ。 8、设置速度降低（SPEED REDUCTIONS）。调整CUTBACK SPEED ，通过加速器踏板完全踩到底，检查性能。如果是叉车，核对负载和无负载情况下检查加速器的性能。 9、释放制动（RELEASE BRAKING），将车辆开到全速，释放加速器踏板，调整参数到满 足制动要求，如果设备是叉车，核对负载和无负载情况下的性能表现。 10、反接制动（INVERSION BRAKING），将车辆设备开到全速的25%，同时接反向开关，设置制动软水平，检查这时制动强度是否符合要求，若符合将车辆开到全速再调。无负载全速的条件下的测试，应该是非常具有代表性的。 11、踏板制动（DECELERATION BRAKING ），操作设备到全速，再释放加速器到50%，幅度达到，调整参数到你的要求， 12、PEDAL BRAKING ，，操作设备到全速，释放加速器，踩下制动踏板，根据性能需求设置刹车参数， 13、SPEED LIMIT BRAKING，操作设备到全速，关闭减速开关。调整该参数。 14、设置MAX SPEED FORW （正向）
动态矩阵控制算法
MATLAB 环境下动态矩阵控制实验 一 算法实现 设某工业对象的传递函数为：G P (s)=e -80s /(60s+1)，采用DMC 后的动态特性如图1所示。在仿真时采样周期T=20s ，优化时域P=10，控制时域M=2，建模时域N=20。 MATLAB 程序1： g=poly2tfd(1,[60 1],0,80);%通用传递函数模型转换为MPC 传递函数模型 delt=20; %采样周期 nt=1; %输出稳定性向量 tfinal=1000; %截断时间 model=tfd2step(tfinal,delt,nt,g);%传递函数模型转换为阶跃响应模型 plant=model; %进行模型预测控制器设计 p=10; %优化时域 m=2; %控制时域 ywt=[];uwt=1; %设置输入约束和参考轨迹等控制器参数 kmpc=mpccon(plant,ywt,uwt,m,p);%模型预测控制器增益矩阵计算 tend=1000;r=1; %仿真时间 [y,u,yrn]=mpcsim(plant,model,kmpc,tend,r);%模型预测控制仿真 t=0:20:1000; plot(t,y) xlabel('图1 DMC 控制系统的动态阶跃响应曲线(time/s)'); ylabel('响应曲线'); 0100 2003004005006007008009001000 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 图1 DMC 控制系统的动态阶跃响应曲线(time/s) 响应曲线 图中曲线为用DMC 控制后系统的阶跃响应曲线。从图中可以看出：采用DMC 控制后系统的调整时间小，响应的快速性好，而且系统的响应无超调。该结果是令人满意的。
动态矩阵和模型预测控制的半自动驾驶汽车(自动控制论文)
Dhaval Shroff1, Harsh Nangalia1, Akash Metawala1, Mayur Parulekar1, Viraj Padte1 Research and Innovation Center Dwarkadas J. Sanghvi College of Engineering Mumbai, India. dhaval92shroff@https://www.wendangku.net/doc/464382106.html,; mvparulekar@https://www.wendangku.net/doc/464382106.html, Abstract—Dynamic matrix and model predictive control in a car aims at vehicle localization in order to avoid collisions by providing computational control for driver assistance whichprevents car crashes by taking control of the car away from the driver on incidences of driver’s negligence or distraction. This paper provides ways in which the vehicle’s position with reference to the surrounding objects and the vehicle’s dynamic movement parameters are synchronized and stored in dynamic matrices with samples at regular instants and hence predict the behavior of the car’s surrounding to provide the drivers and the passengers with a driving experience that eliminates any reflex braking or steering reactions and tedious driving in traffic conditions or at junctions.It aims at taking corrective action based on the feedback available from the closed loop system which is recursively accessed by the central controller of the car and it controls the propulsion and steeringand provides a greater restoring force to move the vehicle to a safer region.Our work is towards the development of an application for the DSRC framework (Dedicated Short Range Communication for Inter-Vehicular Communication) by US Department of Traffic (DoT) and DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency) and European Commission- funded Project SAVE-U (Sensors and System Architecture for Vulnerable road Users Protection) and is a step towards Intelligent Transportation Systems such as Autonomous Unmanned Ground and Aerial Vehicular systems. Keywords-Driver assist, Model predictive control, Multi-vehicle co-operation, Dynamic matrix control, Self-mapping I.INTRODUCTION Driver assist technologies aim at reducing the driver stress and fatigue, enhance his/her vigilance, and perception of the environment around the vehicle. It compensates for the driver’s ability to react [6].In this paper, we present experimental results obtained in the process of developing a consumer car based on the initiative of US DoT for the need for safe vehicular movement to reduce fatalities due to accidents [5]. We aim at developing computational assist for the car using the surrounding map data obtained by the LiDAR (Light Detection and Ranging) sensors which is evaluated and specific commands are issued to the vehicle’s propellers to avoid static and dynamic obstacles. This is also an initiative by the Volvo car company [1] where they plan to drive some of these control systems in their cars and trucks by 2020 and by General Motors, which aims to implement semi-autonomous control in cars for consumers by the end of this decade [18].Developments in wireless and mobile communication technologies are advancing methods for ex- changing driving information between vehicles and roadside infrastructures to improve driving safety and efficiency [3]. We attempt to implement multi-vehicle co-operative communication using the principle of swarm robotics, which will not only prevent collisions but also define specific patterns, which the nearby cars can form and pass through any patch of road without causing traffic jams. The position of the car and the position of the obstacles in its path, static or moving, will be updated in real time for every sampling point and stored in constantly updated matrices using the algorithm of dynamic matrix control. Comparing the sequence of previous outputs available with change in time and the inputs given to the car, we can predict its non-linear behavior with the help of model predictive control. One of the advantages of predictive control is that if the future evolution of the reference is known priori, the system can react before the change has effectively been made, thus avoiding the effects of delay in the process response [16]. We propose an approach in which human driving behavior is modeled as a hybrid automation, in which the mode is unknown and represents primitive driving dynamics such as braking and acceleration. On the basis of this hybrid model, the vehicles equipped with the cooperative active safety system estimate in real-time the current driving mode of non-communicating human-driven vehicles and exploit this information to establish least restrictive safe control actions [13].For each current mode uncertainty, a mode dependent dynamic matrix is constructed, which determines the set of all continuous states that lead to an unsafe configuration for the given mode uncertainty. Then a feedback is obtained for different uncertainties and corrective action is applied accordingly [7].This ITS (Intelligent Transport System) -equipped car engages in a sort of game-theoretic decision, in which it uses information from its onboard sensors as well as roadside and traffic-light sensors to try to predict what the other car will do, reacting accordingly to prevent a crash.When both cars are ITS-equipped, the “game” becomes a cooperative one, with both cars communicating their positions and working together to avoid a collision [19]. The focus is to improve the reaction time and the speed of communication along with more accurate vehicle localization. In this paper, we concentrate on improving vehicle localization using model predictive control and dynamic matrix control algorithm by sampling inputs of the car such as velocity, steering frame angle, self-created maps Dynamic Matrix and Model Predictive Control for a Semi-Auto Pilot Car
温控电路PID参数调节方法
在定值控制问题中,如果控制精度要求不高,一般采用双位调节法,不用PID。但如果要求控制精度高,而且要求波动小,响应快,那就要用PID调节或更新的智能调节。调节器就是根据设定值与实际检测到的输出值之间的误差来校正直接控制量的,温度控制中的直接控制量就是加热或制冷的功率。PID调节中,用比例环节(P)来决定基本的调节响应力度,用微分环节(D)来加速对快速变动的响应,用积分环节(I)来消除残留误差。PID调节按基本理论就是属于线性调节。但由于直接控制量的幅度总就是受到限定,所以在实际工作过程中三个调节环节都有可能使控制量进入受限状态。这时系统就是非线性工作。手动对PID进行整定时,总就是先调节比例环节,然后一般就是调节积分环节,最后调节微分环节。温度控制中控制功率与温度之间具有积分关系,为多容系统,积分环节应用不当会造成系统不稳定。许多文献对PID整定都给出推荐参数。 PID就是依据瞬时误差(设定值与实际值的差值)随时间的变化量来对加热器的控制进行相应修正的一种方法!!!如果不修正,温度由于热惯性会有很大的波动、大家讲的都不错、比例:实际温度与设定温度差得越大,输出控制参数越大。例如:设定温控于60度,在实际温度为50与55度时,加热的功率就不一样。而20度与40度时,一般都就是全功率加热、就是一样的、积分:如果长时间达不到设定值,积分器起作用,进行修正积分的特点就是随时间延长而增大、在可预见的时间里,温度按趋势将达到设定值时,积分将起作用防止过冲! 微分:用来修正很小的振荡、方法就是按比例、微分、积分的顺序调、一次调一个值、调到振荡范围最小为止、再调下一个量、调完后再重复精调一次、要求不就是很严格、 先复习一下P、I、D的作用,P就就是比例控制,就是一种放大(或缩小)的作用,它的控制优点就就是:误差一旦产生,控制器立即就有控制作用,使被控量朝着减小误差方向变化,控制作用的强弱取决于比例系数Kp。举个例子:如果您煮的牛奶迅速沸腾了(您的火开的太大了),您就会立马把火关小,关小多少就取决于经验了(这就就是人脑的优越性了),这个过程就就是一个比例控制。缺点就是对于具有自平衡性的被控对象存在静态误差,加大Kp可以减小静差,但Kp过大时,会导致控制系统的动态性能变坏,甚至出现不稳定。所谓自平衡性就是指系统阶跃响应的终值为一有限值,举个例子:您用10％的功率去加热一块铁,铁最终保持在50度左右,这就就是一个自平衡对象,那静差就是怎样出现的呢？比例控制就是通过比例系数与误差的乘积来对系统进行闭环控制的,当控制的结果越接近目标的时候,误差也就越小,同时比例系数与误差的乘积(控制作用)也在减小,当误差等于0时控制作用也为0,这就就是我们最终希望的控制效果(误差＝0),但就是对于一个自平衡对象来说这一时刻就是不会持续的。就像此时您把功率降为0,铁就是不会维持50度的(不考虑理想状态下),铁的温度开始下降了,误差又出现了(本人文采不就是很好,废这么多话相信大家应该明白了！)。也就就是比例控制最终会维持一个输出值来使系统处于一个固定状态,既然又输出,误差也就不等于0了,这个误差就就是静差。
明瑞MR-208A控制器调试基本步骤v1.2
明瑞MR-208A控制器调试基本步骤v1.2 1使用标准网线（568B,568A直通线）连接pc网卡与明瑞控制器的网口（LINK A/B均可，自适应，建议A进B出，这样性能更好！） 2设置电脑的固定ip地址：设置为192.168.0.xxx 或者192.168.1.xxx，只能是这两个号段！ xxx为0---255任意，建议避免冲突第4段设置100以下！ 3安装MRPlaye软件，在安装前关闭电脑上安装的所有防火墙！（比如瑞星，360，以及windows自带的防火墙），因为我们的系统可以侦测到系统的连接状态，系统会向电脑反馈数据，防火墙会认为是对电脑攻击进行屏蔽导致系统连接有误！ 4LED屏参数以及硬件参数设置： 4.1启动MR Player软件，点击“设置”—“LED屏设置”,进入“设置LED屏”设置 界面！ 4.2设置屏体的宽度和高度（实际项目的宽度和高度，如果是异型屏幕以最大的宽度 和高度为准），我们举例设置10台控制器，宽度512，高度80，然后进入“硬件 设置“如下图！硬件设置的密码是大小写均可的“mr”
4.3在“硬件设置”中选择“网络设置”卡片，将“本机IP地址”通过单击右侧下 三角，选择刚才已经设置好的192.168.0.60，然后点击应用。 4.4点击“布线设置”卡片，选择“新建布线” 4.5在“工程设置”界面设置相应的参数，如本例想做每个口带512点，灯具颜色为 RGB规则排布，使用10台控制器，设置好后点击“确认”如下： 4.6进入LLayout布线模块后，在“控制器列表框”中依次点击，“1号控制器”----
“输出口_1”-----点击鼠标右键-----点击“布线”----“自动布线”如下： 4.7进入“自动排列”界面后，依次设置端口“选项”的“宽度””高度”以及排线风 格等选项，然后点击确认如下： 4.8经过4.6操作后，鼠标在LLayout软件中间黑色布线区域移动时，会有一个横向 的灯串随着鼠标移动，这个时候通过移动鼠标和滚动鼠标滑轮（以鼠标为中心放大和缩小，也可以通过点击键盘的PgUp，PgDn放大缩小），然后在最左上角（坐标1,1）点击鼠标左键把灯串放下去，其他灯具灯具就会自动布线到布线区，然后注意看布线区和左侧的控制器列表，每个控制器每个口布上多少点都会显示出来：如下：
施工项目进度控制原理修订稿
施工项目进度控制原理 Document number【SA80SAB-SAA9SYT-SAATC-SA6UT-SA18】
施工项目进度控制原理 摘要：本文通过分析影响施工项目进度的五大因素，从而得出施工项目进度控制的六方面原理。施工项目进度控制与投资控制和质量控制一样，是项目施工申的重点控制之一。它是保证施工项目按期完成，合理安排资源供应、节约工程成本的重要措施。关键词：施工项目进度控制原理 一、施工项目进度控制概述 (一)施工项目进度控制的概念 施工项目进度控制与投资控制和质量控制一样，是项目施工申的重点控制之一。它是保证施工项目按期完成，合理安排资源供应、节约工程成本的重要措施。 施工项目进度控制是指在既定的工期内，编制出最优的施工进度计划，在执行该计划的施工中，经常检查施工实际进度情况，并将其与计划进度相比较，若出现偏差，便分析产生的原因和对工期的影响程度，找出必要的调整措施，修改原计划，不断地如此循环，直至工程竣工验收。施工项目进度控制的总目标是确保施工项目的既定目标工期的实现，或者在保证施工质量和不因此而增加施工实际成本的条件下，适当缩短施工工期。 (二)施工项目进度控制方法、措施和主要任务
1.施工项目进度控制方法 施工项目进度控制方法主要是规划、控制和协调。规划是指确定施工项目总进度控制目标和分进度控制目标，并编制其进度计划。控制是指在施工项目实施的全过程中，进行施工实际进度与施工计划进度的比较，出现偏差及时采取措施调整。协调是指协调与施工进度有关的单位、部门和工作队组之间的进度关系。 2.施工项目进度控制的措施 工项目进度控制采取的主要措施有组织措施、技术措施、合同措施·经济措施和信息管理措施等。 组织措施主要是指落实各层次的进度控制的人员，具体任务和工作员任;建立进度控制的组织系统;按着施工项目的结构、进展的阶段或合同结构等进行项目分解，确定其进度目标，建立控制目标体系;确定进度控制工作制度，如检查时间、方法、协调会议时间、参加人等;对影响进度的因素分析和预测。技术措施主要是采取加快施工进度的技术方法。合同措施是指对分包单位签定施工合同的合同工期与有关进度计划目标相协调。经济措施是指实现进度计划的资金保证措施。信息管理措施是指不断地收集施工实际进度的有关资料进行整理统计与计划进度比较，定期地向建设单位提供比较报告。 3.施工项目进度控制的任务 施工项目进度控制的主要任务是编制施工总进度计划并控制其执行，按期完成整个施工项目的任务;编制单位工程施工进度计划并控制其执行，按期完成单位工程的施工任务;编制分部分项工程施工进
温控参数及调试
超高精度智能温度控制仪表 特点：本温度控制仪表为高精测量仪表，可以分度0.1反映实际温度，同时可以串联多个热电偶以获得单位容积内较为平均的温度反映值。实现了快速，稳定，高精度的温度测控，是您自动化控制的得力助手。 参数及调试步骤（暂停状态中） 按住SET键约3秒钟，进入调试状态。数码管显示参数代码0500，. (按UP/DOWN键到所需调试的参数代码)，按SET进入参数内容(按UP/DOWN键到所需的参数内容)，按SET键保存，参数代码自动+1，退
参数详解（以出厂值为例） 0500：当前温度值将0501设为0可显示 0501：可设定范围0-22，可显示对应参数内容 0502：设定1号输出温度上限值 0503、0504、0505：设定1号时间上限 0506：设定1号输出偏差，如：SE02设定为2000，SE06设定为100，SE03设定为0，SE04设定为20，SE05设定为0，那么当温度到达或大于2000+100=210.0度时1号输出，当温度低于于2000-100=190.0度时1号停止输出，当系统时间大于20分钟时1号一直输出。 0507、0508、0509、0510、0511：功能等同于03-06 0512、0513、0514、0515、0516：功能等同于03-06 0517：温度修正值，如：当前温度显示为-2.7，实际温度为21度，那么两者之间相差23.7度，0517应该设置为237。 0518：这是本温度控制仪表的特殊地方，可以串联多个热电偶放置在不同位置以获得单位容积内平均温度，热电偶串联方式+——+——。 本温度控制仪表设置了TTL通讯，通讯方式为2400,8bit,无校验，无停止位， 发送方式为（01 06然后将参数0-19顺序发出）为满足不同客户的特定需求，我们可以为客户特定开发专用功能 2
预测控制中动态矩阵控制DMC算法研究及仿真
安徽大学 本科毕业论文（设计） （内封面） 题目：预测控制中动态矩阵控制DMC算法研究 学生姓名：张汪兵学号：P4*******院（系）：电子科学与技术学院专业：自动化 入学时间：2006年9月导师姓名：张倩职称/学位：硕士 导师所在单位：安徽大学电子科学与技术学院
预测控制中动态矩阵控制DMC算法研究及仿真 摘要：动态矩阵控制（dynamic matrix control, DMC）算法是一种基于对象阶跃响应预测模型、滚动实施并结合反馈校正的优化控制算法，是预测控制算法之一。本文阐述了预测控制的产生、发展及应用，进一步介绍动态矩阵控制算法的产生和现状，就当前动态矩阵控制算法在实际工业控制领域中发展应用现状以及今后可能的研究发展方向作了分析。并对动态矩阵控制的算法作了推导，在理论依据方面给予证明。可是在实际工业控制领域中，大多数被控对象都是多变量的，本文通过对该算法作了有约束、多变量两方面的改进，使该算法实际应用性更强。文章还对该算法进行了 matlab 仿真，并对仿真结果进行分析研究，予以验证。 关键词：预测，动态矩阵控制，模型，反馈矫正，有约束，多变量。 Forecast for control of Dynamic Matrix Control DMC algorithm Abstract Dynamic Matrix Control (dynamic matrix control, DMC) algorithm is a step response based on the object prediction model, and rolling implementation and optimization of the feedback correction control algorithm, is one of predictive control algorithms. This paper describes the control forecast the rise, development and application of further information on Dynamic Matrix Control algorithm and the formation of the status quo on the current dynamic matrix control algorithm in the actual control in the field of industrial development and possible future application of the research and development direction of an analysis. Dynamic Matrix Control and the algorithm is derived, in terms of the theoretical basis for that. But in practice in the field of industrial control, the majority of objects are charged with multiple variables, the paper through the binding of the algorithm, two more variables in the promotion and improvement of the algorithm so that a more practical application. The article also has the algorithm matlab simulation, and analysis of simulation results to be verified. Key words: forecasting; dynamic matrix control; model; feedback correction; binding; multivariable