工程上一例误差范围的计算方法(利用穷举法俗称笨方法又称愚公移山法还可称愚公大战智叟法)...

本文详细介绍了在工程应用中如何通过穷举法计算误差范围,包括设置有效位数、误差极限值、起始值及步长值,并通过实例展示了计算过程。该方法对于精确控制和理解系统行为至关重要。

--工程上一例误差范围的计算方法(利用穷举法俗称笨方法又称愚公移山法还可称愚公大战智叟法)

declare @Const_A DECIMAL(8,6),@Const_B DECIMAL(8,6),@Const_C DECIMAL(8,6),
@p DECIMAL(16,6),@q DECIMAL(16,6),@c DECIMAL(16,6),@Step_p float,@Step_q float

declare @t table(p DECIMAL(16,6),q DECIMAL(16,6),c DECIMAL(16,6))

select @Const_A=0.001,@Const_B=0.001,@Const_C=0.02 --有效位与误差极限值设置

select @p=1,@q=1,@Step_p=0.001,@Step_q=0.001 --起始值与步长值设置

select @c=(power(power(@p+@Const_A,2)+power(@q+@Const_B,2),0.5)-power(power(@p,2)+power(@q,2),0.5))/power(power(@p,2)+power(@q,2),0.5)
while((@c<=@Const_C) and (@p>=0) and (@q>=0))
begin
--select @p,@q,@c
insert into @t(p,q,c) select @p,@q,@c
select @p=@p-@Step_p,@q=@q-@Step_q
select @c=(power(power(@p+@Const_A,2)+power(@q+@Const_B,2),0.5)-power(power(@p,2)+power(@q,2),0.5))/power(power(@p,2)+power(@q,2),0.5)
end
--print 'p与q变量的取值范围:'
select p as p值,q as q值,c as 误差值 from @t order by 1,2



基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方泛化能力的理解。
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