18、平面中的运动不变线过程及相关模型研究

平面中的运动不变线过程及相关模型研究

1. 平面中的运动不变线过程

1.1 构建

有一种特殊的平稳且各向同性的线过程 (Y⊂R^2),它是平面中直线的无限并集:
(Y = \bigcup_{i∈Z} L_1^2(p_i, \phi_i))
具有以下性质:
1. 从原点 (0) 到各直线的有符号距离 ({p_i∈(-∞, ∞), i∈Z}) 构成轴上强度为 (N_L) 的独立点的平稳过程。
2. 对于每个 (p_i) 的实现,对应的方向角 (\phi_i) 是 ([0, π)) 内的独立均匀随机(UR)实现。这意味着:
- 过程 (Y) 以概率 (1) 不包含平行线。
- 在每个顶点处,相交直线的数量以概率 (1) 等于 (2)。
3. 过程 (Y) 是遍历的,即强度 (N_L) 对于 (Y) 的所有实现保持固定。

此外,还有以下性质:
- 若平稳点过程中的点 (p_i) 落在固定区间内,则该点在该区间内是均匀随机的。长度为 (H>0) 的固定区间内点 ({p_i}) 的平均数量等于 (N_LH)。
- 若运动不变平面线过程中的直线与固定域 (D⊂R^2) 相交,则该直线在与 (D) 相交时是独立均匀随机(IUR)的。
- 线过程可视为线段的可数并集,Mecke 关于运动不变曲线和曲面过程的结果可分别扩展到运动不变线和平面过程。

1.2 一阶性质

考虑面积 (A(T) > 0) 的固定探测域 (T⊂R^2),根据相关公式可得:
(E(L(Y∩T)) = L_A · A(T))
其中 (L_A) 表示不变线

基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型研究与Matlab代码实现,重点在于提升系统在存在确定性与扰动情况下的控制性能与稳定性。该模型结合实时迭代优化机制,增强了传统NMPC的数值鲁棒性,并通过双模控制策略兼顾动态响应与稳态精度,适用于复杂非线性系统的预测控制问题。文中还列举了多个相关技术方向的应用案例,涵盖电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域,展示了该方法的广泛适用性与工程价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造、机器人控制等领域研究研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的高性能预测控制设计,如电力系统调度、无人机控制、机器人轨迹跟踪等;②解决存在模型确定性、外部扰动下的系统稳定控制问题;③通过Matlab仿真验证控制算法的有效性与鲁棒性,支撑科研论文复现与工程原型开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践,重点关注NMPC的实时迭代机制与双模切换逻辑的设计细节,同时参考文中列举的相关研究方向拓展应用场景,强化对数值鲁棒性与系统稳定性之间平衡的理解。
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