在哪做网站便宜又好wordpress 邮箱变更

在哪做网站便宜又好,wordpress 邮箱变更,深圳地铁建设集团有限公司,企业网站开发项目策划书a. 最新#xff1a;粒子群优化算法实现MPC#xff08;模型预测控制#xff09;参数自动调节#xff1a;b. 代码模型说明#xff1a;针对手动调节MPC参数困难、难以找到参数最优值的问题#xff0c;首先建立了MPC轨迹跟踪控制效果的评价指标#xff0c;用以描述模型仿真结…a. 最新粒子群优化算法实现MPC模型预测控制参数自动调节 b. 代码模型说明针对手动调节MPC参数困难、难以找到参数最优值的问题首先建立了MPC轨迹跟踪控制效果的评价指标用以描述模型仿真结果的优劣其次编写了粒子群优化代码对simulink模型中MPC参数Np,Nc预测时域控制时域进行自动调节。 可设置MPC参数Np,Nc的调节范围进行最优参数寻优。 c. 代码包含 i. 基于MPC的轨迹跟踪simulink模型模型包含MPC轨迹跟踪控制器、控制对象评价指标模块误差计算模块 ii. 粒子群代码.m文件代码可设置MPC参数Np,Nc的调节范围进行最优参数寻优。 iii. 轨迹曲线对比与误差分析代码可在仿真之后分析轨迹跟踪的误差曲线误差最大值误差均方根值 iv. CarSim cpar文件 d. 代码注释详细录制了运行步骤视频支持有偿。 e. 非常利于学习:simulink模型与.m文件的关系互联如何实现多参数自动调节(省时省力找到最优)等 f.接nmpc,mpc,车辆运动学车辆动力学轨迹跟踪mpc参数寻优定制 g.carsim2020matlab2019b及以下在控制领域手动调节MPC模型预测控制参数一直是个令人头疼的问题。想找到参数最优值那难度不亚于大海捞针。不过现在有了新办法——利用粒子群优化算法实现MPC参数自动调节简直是控制界的福音代码模型说明为了解决手动调节的困境咱得先建立MPC轨迹跟踪控制效果的评价指标。这就好比给模型仿真结果设定一个打分机制用来判断它到底表现得好不好。有了评价指标接下来就是编写粒子群优化代码对simulink模型中的MPC参数Np、Nc也就是预测时域和控制时域进行自动调节。咱还能设置Np、Nc的调节范围就像给参数寻优设定一个“搜索圈”在这个范围内去找最优参数。详细代码解析基于MPC的轨迹跟踪simulink模型这个模型可说是整个系统的核心之一。它包含了MPC轨迹跟踪控制器、控制对象、评价指标模块以及误差计算模块。MPC轨迹跟踪控制器负责根据模型预测来调整控制策略就像司机根据导航来调整行驶方向。控制对象就是我们要控制的目标比如一辆车。评价指标模块根据设定的评价标准给模型的表现打分误差计算模块则计算实际轨迹与期望轨迹之间的误差。粒子群代码.m文件% 粒子群优化算法主程序 % 设置MPC参数Np,Nc的调节范围 Np_min 5; Np_max 20; Nc_min 3; Nc_max 10; % 初始化粒子群参数 num_particles 50; % 粒子数量 num_iterations 100; % 迭代次数 w 0.7; % 惯性权重 c1 1.5; % 加速常数1 c2 1.5; % 加速常数2 % 初始化粒子位置和速度 particles zeros(num_particles, 2); particles(:, 1) Np_min (Np_max - Np_min) * rand(num_particles, 1); particles(:, 2) Nc_min (Nc_max - Nc_min) * rand(num_particles, 1); velocities zeros(num_particles, 2); % 初始化个体最优和全局最优 pbest particles; pbest_fitness inf(num_particles, 1); gbest particles(1, :); gbest_fitness inf; for i 1:num_iterations for j 1:num_particles % 设置当前粒子对应的MPC参数 Np particles(j, 1); Nc particles(j, 2); % 调用simulink模型并获取评价指标值这里假设评价指标值为fitness fitness call_simulink_model(Np, Nc); if fitness pbest_fitness(j) pbest_fitness(j) fitness; pbest(j, :) particles(j, :); end if fitness gbest_fitness gbest_fitness fitness; gbest particles(j, :); end end % 更新速度和位置 for j 1:num_particles r1 rand(1, 2); r2 rand(1, 2); velocities(j, :) w * velocities(j, :) c1 * r1.* (pbest(j, :) - particles(j, :)) c2 * r2.* (gbest - particles(j, :)); particles(j, :) particles(j, :) velocities(j, :); % 边界处理 particles(j, 1) max(Np_min, min(Np_max, particles(j, 1))); particles(j, 2) max(Nc_min, min(Nc_max, particles(j, 2))); end end这段代码实现了粒子群优化算法。首先设定了MPC参数Np和Nc的调节范围然后初始化粒子群的各种参数包括粒子数量、迭代次数、惯性权重以及加速常数。接着初始化粒子的位置和速度并设定个体最优和全局最优。在每次迭代中根据当前粒子的位置设置MPC参数调用simulink模型获取评价指标值更新个体最优和全局最优。最后根据公式更新粒子的速度和位置并进行边界处理确保参数在设定范围内。轨迹曲线对比与误差分析代码仿真之后我们需要分析轨迹跟踪的误差曲线、误差最大值以及误差均方根值。% 假设已经获取到实际轨迹和期望轨迹的数据 actual_trajectory load(actual_trajectory.mat); desired_trajectory load(desired_trajectory.mat); % 计算误差 error actual_trajectory - desired_trajectory; % 计算误差最大值 max_error max(abs(error)); % 计算误差均方根值 rmse_error sqrt(mean(error.^2)); % 绘制误差曲线 figure; plot(error); xlabel(时间步); ylabel(误差); title(轨迹跟踪误差曲线);这段代码先加载实际轨迹和期望轨迹的数据然后计算误差。通过max函数找到误差最大值利用sqrt和mean函数计算误差均方根值。最后绘制误差曲线直观展示误差随时间步的变化情况。CarSim cpar文件CarSim cpar文件是车辆动力学模型的参数文件在整个轨迹跟踪系统中它为模型提供了车辆相关的详细参数比如车辆质量、轴距等这些参数对于准确模拟车辆运动至关重要。代码优势与学习价值这套代码注释详细对初学者极其友好。而且还录制了运行步骤视频就算是小白也能轻松上手。从学习角度看它清晰展示了simulink模型与.m文件的关系互联教会你如何实现多参数自动调节省时省力就能找到最优参数。定制服务如果你有接nmpc、mpc、车辆运动学、车辆动力学、轨迹跟踪、mpc参数寻优方面的定制需求也可以联系。并且代码适用于CarSim2020Matlab2019b及以下版本不用担心软件版本兼容性问题。希望这个粒子群优化算法实现MPC参数自动调节的方案能帮助大家在控制领域更进一步