11、MTCC模型的应用与测试复用

MTCC模型的应用与测试复用

1. MTCC模型的表示

在MTCC中,不同类型的特征组和特征节点有不同的表示方式:
- 单子节点特征组
- 当特征组的基数为[0,1]时,用一个包含一个选项的复选框表示,该选项代表特征组的单个子节点。
- 当特征组的基数为[1,1],子节点为必选时,自动选中,特征组用静态文本标签表示。
- 非平凡子节点特征组 :根据特征组的基数,子节点可以用每个子节点对应的复选框表示,或者当基数为[1,1]时,用单选框表示。特征组子节点到GUI元素的映射委托给其他组件。
- 带有属性节点的特征节点 :用文本输入字段表示,输入字段的边框显示属性所属特征的名称。
- 无子女且基数为[1,1]的单个特征 :特征名称用静态文本标签表示。
- 根节点基数为[1,1]但子节点可配置的特征模型 :用编辑器使用的GUI库的容器对象表示,该容器对象在GUI中不显示,仅作为GUI元素的持有者。
- 基数为[0,1]的可选特征 :该特征子节点的表示委托给另一个组件。

2. 测试模型的配置

MTCC编辑器不仅要支持显示实例特征模型,还要允许领域专家与这些模型进行交互,将用户操作转化为配置特征模型的专业化步骤。

2.1 专业化步骤作为配置节点的表示

用户在GUI上的操作会导致对特征模型应用一个或多个专业化步骤:
- 向输入字段

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局限性的认识。
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