67、Polyspace常见问题及解决方法

Polyspace常见问题及解决方法

1. 可变参数函数声明与调用问题

1.1 问题描述

可变参数函数在一个函数中声明,但在另一个函数中调用时没有事先声明,错误信息会提示缺少函数所需的原型。例如下面的代码,由于返回类型不匹配会出现链接错误:

file1.c
int input(void);
void main() {
  int val = input();
}
file2.c
float input(void) {
  float x = 1.0;
  return x;
}

1.2 解决方法

  • 确保函数声明与定义匹配。即使构建过程允许这些错误,运行时也可能出现意外结果。
  • 对于可变参数函数,在调用之前先声明。如果不想更改源代码,可以通过以下方式解决链接错误:
    1. 将函数声明添加到一个单独的文件中。
    2. 仅为了验证目的,使用 Include (-include) 选项将该文件包含到每个源文件中。

2. 无关声明冲突问题

2.1 可能原因

在同一个Polyspace项目中,使用相同的标识符名称来命名两个无关的对象,常见原因如下:
- 原本打算将对象声明为静态的,以避免外部链接,但遗漏了 static 说明符。
-

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、能源系统等领域;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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