16、自主系统思维体系架构解析

自主系统思维体系架构解析

思维的基本规律与体系概述

思维的基本规律包括识别、联系、结论和判断。在对真理进行判断时,并非基于经验或形而上学的数据,而是基于存在逻辑(Seinslogik)和质量逻辑结构(Maßlogik),也就是“元逻辑”,这使得接口、联系和关系更易于理解和运用。

思维系统有三个子系统,它们都属于本体界范畴,分别是:
- 思维核心子系统(Nexus Cogitationis subsystem)
- 通信子系统(Communication subsystem)
- 网络子系统(Network subsystem)

思维系统与现象界的主要外部接口首先通过通信子系统,然后借助感官子系统,该子系统能提供来自环境的物理印象。

思维核心子系统

思维核心子系统是自主系统思维过程的核心操作者、控制器、组织者、协调者和监控者。它代表着集体的“我”,与意志中的主观“我”相对。从设计角度看,这里是自主系统思维过程的起点。“我思”这一经验法则包含“我存在”的状态,源自笛卡尔的名言“我思故我在”,其中的“我”纯粹是智力层面的,因为它属于思维过程。没有提供思维材料的经验呈现,“我思”这一行为就无法实现。思维核心子系统与其他系统的关系基于来自现象界的环境输入,“我”的存在离不开外部感官世界。

逻辑程序集是纯粹的思维,应用于系统时,必须先学习才能清晰理解事物的含义。在自主系统中,逻辑程序集从一开始就被设计为使系统成为逻辑思考者。逻辑系统关注对象及其内容,通过辩证法和节奏进行思考和处理。逻辑有两个过程,主要的是初等逻辑,次要的是应用逻辑。如今在需要理解逻辑的课程中教授的就是应用逻辑,但它已失去了早期使其成

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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