do-mpc 项目推荐

do-mpc 项目推荐

do-mpc do-mpc: 一个用于鲁棒模型预测控制（MPC）和移动地平线估计（MHE）的开源工具箱，支持非线性系统。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/do/do-mpc

项目基础介绍和主要编程语言

do-mpc 是一个开源的模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）和移动时域估计（Moving Horizon Estimation, MHE）的 Python 工具箱。该项目旨在为非线性系统提供高效的控制和估计问题的解决方案，特别适用于需要处理不确定性和时间离散化的复杂系统。do-mpc 的主要编程语言是 Python，这使得它能够在任何支持 Python 3.x 的操作系统上运行。

项目核心功能

do-mpc 的核心功能包括：

1. 非线性和经济模型预测控制：支持非线性系统的模型预测控制，并提供经济模型预测控制的功能。
2. 微分代数方程（DAE）支持：能够处理包含微分代数方程的系统。
3. 时间离散化：使用正交有限元法进行时间离散化。
4. 鲁棒多阶段模型预测控制：提供鲁棒的多阶段模型预测控制功能。
5. 移动时域状态和参数估计：支持移动时域的状态和参数估计。
6. 模块化设计：具有模块化设计，易于扩展和组合，适用于多种应用场景。

项目最近更新的功能

do-mpc 最近的更新包括：

1. 版本 4.6.5：最新版本于 2024 年 6 月 17 日发布，包含多项改进和修复，提升了工具箱的稳定性和性能。
2. 文档更新：更新了详细的文档，帮助用户更好地理解和使用 do-mpc 的功能。
3. 性能优化：对核心算法进行了优化，提高了计算效率和响应速度。
4. 新功能支持：增加了对某些特定类型系统的支持，扩展了工具箱的应用范围。

通过这些更新，do-mpc 继续保持在模型预测控制领域的领先地位，为用户提供了一个强大且易于使用的工具。

do-mpc do-mpc: 一个用于鲁棒模型预测控制（MPC）和移动地平线估计（MHE）的开源工具箱，支持非线性系统。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/do/do-mpc