13、案例研究:jABC 的代码生成器

案例研究:jABC 的代码生成器

1. jABC 与代码生成

jABC 不仅是 Genesys 框架的基础,自身也是代码生成的应用领域。jABC 所基于的 XMDD 范式采用单向代码生成方法,避免了往返工程。因此,jABC 需要强大且易用的代码生成工具,以满足其用户(通常是缺乏深厚技术知识的应用专家)的需求。这与 Genesys 方法的基本要求(如完全代码生成、简单性)相契合。

由于 jABC 应用场景广泛,为不同目标平台构建代码生成器提供了机会,每个目标平台都有其特定需求,可作为独立的案例研究。实际上,Genesys 框架本身就是 jABC 的一个应用场景,因为它基于 jABC。用 Genesys 开发代码生成器等同于将 jABC 应用于“代码生成”领域,同时 Genesys 也用于为 jABC 开发代码生成器,两者相互受益。

2. 引导式开发:Java 类提取器

Genesys 的核心思想之一是基于已有的服务和模型迭代、渐进地开发代码生成器。但项目初期,没有现成的服务和模型,也缺乏特定的代码生成工具支持。因此,第一个代码生成器——Java 类提取器,只能从零开始开发,仅使用 jABC 及其插件(如 Tracer)。

Java 类提取器将 jABC 中建模的分层 SLG 转换为 Java 类,该类可通过 main 方法或适当的 API 方法执行。选择 Java 作为目标语言有两个原因:
- 当时所有可用的 SIB 都提供了 Java 实现,便于从生成的 Java 代码中调用 SLG 中使用的服务。
- Tracer 可作为独立的 Java 库用于执行 SLG,能在生成的代码中应用 Tracer 并受益于其特性。 <

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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