62、降低 Polyspace Code Prover 中的橙色检查项

降低 Polyspace Code Prover 中的橙色检查项

在使用 Polyspace Code Prover 进行代码验证时,橙色检查项表示 Polyspace 检测到可能存在的运行时错误,但无法证实。为了帮助 Polyspace 产生更多已证实的结果,我们可以采取以下方法。

提供验证上下文

有时候,我们提供的代码可能没有包含足够的运行时执行信息,例如:
- 没有主函数。
- 有已声明但未定义的函数。
- 函数参数的值仅在运行时可用。
- 有按特定顺序执行的并发运行函数。

如果没有足够的信息,Polyspace Code Prover 就无法验证运行时错误是否存在。

约束橙色来源

通常,通过约束相对较少数量的橙色来源,就可以解决大部分橙色检查项。在验证结果中,可以看到一个可能导致多个橙色检查项的来源列表,如易失性变量和存根函数。要查看此列表,可点击结果详细信息窗格上的相应按钮。约束这些来源,以便从过度近似中消除大多数橙色检查项。从长远来看,与其在审查时对橙色来源做出反应并为后续运行进行约束,不如在第一次运行时就制定一种有效的策略来约束可能的橙色来源。

常用的上下文规范

为了提供更多的验证上下文并减少橙色检查项,可以使用以下方法:
| 方法 | 示例 |
| — | — |
| 定义 Polyspace 生成的主函数如何初始化变量和调用函数 | “Code Prover Verification” |
| 定义全局变量和函数参数的范围 | “Create Constraint Template from Co

内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计与预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模与预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性与优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模与控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模与预测控制设计,如机器人、航空航天、能系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论与实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势与局限性的认识。
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