徐工2012辉煌伟图

全球规模最大、工艺技术最先进、精益制造能力最强的徐工全地面起重机、装载机智能化、混凝土泵送机械、混凝土搅拌机械四大基地在徐州同时竣工全面投产,标志着徐工“十二五”一次至关重要的产业升级和战略转型,将进一步巩固夯实“中国工程机械之都”徐州作为全国最大、全球重要工程机械产业基地的各项基础,对提升我国工程机械产业的国际竞争力和竞争格局将产生重大的影响。

    

  在2012年中徐工的起重机的发展的历程可以堪称是辉煌的2012,在2012年的全球的经济的衰退的情况下,徐工的起重机依然是领军之首。在2012年中徐工的起重机展现在宝马的车展上真的可以说是一个重大的突破。在这次的车展上徐工展现自身的强大的发展前景。在这里巽宫诠释了徐工成套性最佳、种类最齐全、科技领先的企业形象,也再次展现了徐工立足世界高端装备制造业的实力和地位。在2012年中徐工的起重机的发展开始更多的技术上创新和掌握。在一定的基础上可以知道徐工的起重机开始一个辉煌的发展前景,在2012年中徐工还是一如既往的发展和创新,在2012年徐工四大制造基地竣工投产暨产品下线仪式隆重举行,在今天的日子里骄阳夏日,晴空万里,见证徐工的辉煌的时刻,这样成就更加的奠定徐工居世界工程机械行业第7位,中国500强企业第125位,中国制造业500强第55位,是中国工程机械行业规模最大、产品品种与系列最齐全、最具竞争力和影响力的大型企业集团。

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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