28、树莓派在测量技术中的应用

树莓派在测量技术中的应用

1. 树莓派简介

树莓派(Raspberry Pi)最初是一个学校项目,如今已广泛应用于测量技术领域。它是由英国树莓派基金会开发的单板计算机,设计简单,旨在激发年轻人对编程、计算机硬件和机器人技术的兴趣。

1.1 硬件特性

  • 处理器 :搭载博通的单芯片系统和 ARM 微处理器。
  • 尺寸 :电路板尺寸约为名片大小。
  • 销量与应用 :截至 2016 年 9 月,销量已超千万台,有丰富的配件和软件,可用于媒体中心等多种场景,能解码全高清视频并通过 HDMI 接口输出。
  • GPIO 接口 :提供通用输入输出接口(GPIO),可控制设备和其他电子元件。不同型号的 GPIO 引脚数量不同,如 A 型和 B 型有 26 个引脚,A+型和 B+型有 40 个引脚,具体功能如下:
    • 2 个引脚提供 5V 电压,可用于为树莓派供电。
    • 2 个引脚提供 3.3V 电压。
    • 1 个引脚为接地引脚。
    • 4 个引脚目前接地,未来可能有其他用途。
    • 17 个(A 型和 B 型)或 26 个(A+型、B+型和树莓派 2 B 型)可自由编程的引脚,设计电压为 3.3V,部分可承担特殊功能。
    • 5 个引脚可作为 SPI 接口。
    • 2 个引脚有 1.8 - kΩ 上拉电阻(至 3
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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