深入解析自校正控制(STC)算法及python实现
目录
- 深入解析自校正控制(STC)算法
- 第一部分:自校正控制算法概述
- 1.1 什么是自校正控制
- 1.2 自校正控制的核心思想
- 1.3 STC 的应用场景
- 1.4 STC 的分类
- 第二部分:自校正控制算法的数学基础
- 2.1 动态系统模型
- 2.2 参数辨识方法
- 2.3 控制器设计
- 2.4 稳定性分析
- 第三部分:Python 实现自校正控制算法的框架
- 第四部分:案例1 - 简单系统的自校正控制
- 4.1 问题描述
- 4.2 代码实现
- 第五部分:案例2 - 非线性系统的自校正控制
- 5.1 问题描述
- 5.2 代码实现
- 总结
深入解析自校正控制(STC)算法
自校正控制(Self-Tuning Control, STC)是一种重要的现代控制技术,尤其适用于具有未知或时变参数的动态系统。本文分为五个部分详细介绍 STC 算法,包括其理论基础、数学原理、应用场景及 Python 的完整实现。为了提升代码的扩展性和可维护性,所有实现都将遵循面向对象思想,并在案例中引入最适合的设计模式。
第一部分:自校正控制算法概述
1.1 什么是自校正控制
自校正控制(Self-Tuning Control, STC)是一种能够在系统运行过程中实现在线参数辨识并动态调整控制策略的先进控制方法。与传统固定参数控制不同,自校正控制具备实时适应系统变化的能力,因此在非线性、不确定性及动态环境下表现尤为突出。
STC 本质上是一种闭环控制策略,其核心特点在于实现“实时辨识”和“在线调整”。在实际应用中,系统模型参数可能由于外部扰动、老化、负载变化等原因发生变化,传统控制器难以适应这些变化,可能导致性能下降甚至系统失稳。而自校正控制通过持续监测系统输入输出关系,动态更新系统模型参数,并据此调整控制策略,从而保持系统的最优性能。这种能力使得 STC 在工业自动化、飞行
相关文章:
深入解析自校正控制(STC)算法及python实现
目录 深入解析自校正控制(STC)算法第一部分:自校正控制算法概述1.1 什么是自校正控制1.2 自校正控制的核心思想1.3 STC 的应用场景1.4 STC 的分类第二部分:自校正控制算法的数学基础2.1 动态系统模型2.2 参数辨识方法2.3 控制器设计2.4 稳定性分析第三部分:Python 实现自校…...
《macOS 开发环境配置与应用开发》
一、引言 macOS 作为一款强大而流行的操作系统,为开发者提供了丰富的开发机会和优秀的开发环境。无论是开发原生的 macOS 应用,还是进行跨平台开发,了解和掌握 macOS 开发环境的配置以及应用开发的方法至关重要。本文将详细介绍 macOS 开发环…...
WebSocket 常见问题及解决方案
什么是 WebSocket? WebSocket 是一种在单个 TCP 连接上进行全双工通信的协议。它允许客户端和服务器之间进行双向通信,而不需要像传统 HTTP 那样每次请求都需要建立新的连接。WebSocket 协议在 2011 年被 IETF 定义为 RFC 6455 标准。 特点 双向通信&…...
如何在 .gitignore 中仅保留特定文件:以忽略文件夹中的所有文件为例
在日常的开发工作中,使用 Git 来管理项目是不可或缺的一部分。项目中的某些文件夹可能包含大量的临时文件、生成文件或不需要版本控制的文件。在这种情况下,我们通常会使用 .gitignore 文件来忽略这些文件夹。然而,有时我们可能希望在忽略整个…...

详解八大排序(一)------(插入排序,选择排序,冒泡排序,希尔排序)
文章目录 前言1.插入排序(InsertSort)1.1 核心思路1.2 实现代码 2.选择排序(SelectSort)2.1 核心思路2.2 实现代码 3.冒泡排序(BubbleSort)3.1 核心思路3.2 实现代码 4.希尔排序(ShellSort&…...

Linux虚拟机空间扩容(新增磁盘并分区挂载)
1、命令shutdown -h now关闭虚拟机(要关机后再进行新增磁盘操作) 云平台进入虚拟机管理,新增磁盘 成功添加一块100G的磁盘 3、在Linux终端下执行该命令:lsblk 发现有新添加的磁盘。 也新增了/dev/vdb 3、分区 输入命令࿱…...

数据结构 ——— 直接选择排序算法的实现
目录 直接选择排序算法的思想 优化直接选择排序算法的思想 代码实现(默认升序) 直接选择排序算法的思想 直接选择排序算法的思想类似与直接插入排序 区别在于从大到小选择最小的元素或者最大的元素直接放在元素应该停留的位置每次从待排序的元素中选…...
MySQL中的ROW_NUMBER窗口函数简单了解下
ROW_NUMBER() 是 MySQL8引入的窗口函数之一,它为查询结果集中的每一行分配一个唯一的顺序号(行号)。这个顺序号是基于窗口函数的 ORDER BY 子句进行排序的,可以根据指定的排序顺序生成连续的整数值。 ROW_NUMBER() 在分页、去重、…...

day24|leetCode 93.复原IP地址 , 78.子集 , 90.子集II
8.复原ip地址 有效 IP 地址 正好由四个整数(每个整数位于 0 到 255 之间组成,且不能含有前导 0),整数之间用 . 分隔。 例如:"0.1.2.201" 和"192.168.1.1" 是 有效 IP 地址,但是 "…...
RocketMQ: Broker 使用指南
Broker 配置参数 获取 Broker 的默认配置 $ sh mqbroker -m Broker 启劢时,如何加载配置 ### 第一步生成 Broker 默认配置模版 sh mqbroker -m > broker.p ### 第二步修改配置文件, broker.p ### 第三步加载修改过的配置文件 nohup sh mqbroker -c broker.pBrok…...

【Linux 篇】Docker 的容器之海与镜像之岛:于 Linux 系统内探索容器化的奇妙航行
文章目录: 【Linux 篇】Docker 的容器之海与镜像之岛:于 Linux 系统内探索容器化的奇妙航行前言安装docker-centos7 【Linux 篇】Docker 的容器之海与镜像之岛:于 Linux 系统内探索容器化的奇妙航行 💬欢迎交流:在学习…...

5、AI测试辅助-生成测试用例思维导图
AI测试辅助-生成测试用例思维导图 创建测试用例两种方式1、Plantuml思维导图版本 (不推荐)2、Markdown思维导图版本(推荐) 创建测试用例两种方式 完整的测试用例通常需要包含以下的元素: 1、测试模块 2、测试标题 3、前置条件 4、…...

nature communications论文 解读
题目《Transfer learning with graph neural networks for improved molecular property prediction in the multi-fidelity setting》 这篇文章主要讨论了如何在多保真数据环境(multi-fidelity setting)下,利用图神经网络(GNNs&…...

基于Java Springboot公园管理系统
一、作品包含 源码数据库设计文档万字PPT全套环境和工具资源部署教程 二、项目技术 前端技术:Html、Css、Js、Vue、Element-ui 数据库:MySQL 后端技术:Java、Spring Boot、MyBatis 三、运行环境 开发工具:IDEA/eclipse 数据…...

神经网络(系统性学习三):多层感知机(MLP)
相关文章: 神经网络中常用的激活函数 神经网络(系统性学习一):入门篇 神经网络(系统性学习二):单层神经网络(感知机) 多层感知机(MLP) 多层感…...

07-SpringCloud-Gateway新一代网关
一、概述 1、Gateway介绍 官网:https://spring.io/projects/spring-cloud-gateway Spring Cloud Gateway组件的核心是一系列的过滤器,通过这些过滤器可以将客户端发送的请求转发(路由)到对应的微服务。 Spring Cloud Gateway是加在整个微服务最前沿的防…...
HTML 表单实战:从创建到验证
HTML表单是用于收集用户输入数据的一种方式,可以用于创建各种类型的表单,例如登录表单、注册表单、调查问卷表单等。本文将详细介绍表单元素的使用,并利用JavaScript实现对表单数据的验证。 HTML表单元素的使用 输入框<input> <i…...

【redis 】string类型详解
string类型详解 一、string类型的概念二、string类型的常用指令2.1 SET2.2 GET2.3 MSET2.4 MGET2.5 SETNX2.6 INCR2.7 INCRBY2.8 DECR2.9 DECRBY2.10 INCRBYFLOAT2.11 APPEND2.12 GETRANGE2.13 SETRANGE2.14 STRLEN 三、string类型的命令小结四、string类型的内部编码五、strin…...

Vue.js 学习总结(13)—— Vue3 version 计数介绍
前言 Vue3.5 提出了两个重要概念:version计数和双向链表,作为在内存和计算方面性能提升的最大功臣。既然都重要,那就单挑 version 计数来介绍,它在依赖追踪过程中,起到快速判断依赖项有没有更新的作用,所以…...

【数据结构】【线性表】一文讲完队列(附C语言源码)
队列 队列的基本概念基本术语基本操作 队列的顺序实现顺序队列结构体的创建顺序队列的初始化顺序队列入队顺序队列出队顺序队列存在的问题分析循环队列代码汇总 队列的链式实现链式队列的创建链式队列初始化-不带头结点链式队列入队-不带头节点链式队列出队-不带头结点带头结点…...

19c补丁后oracle属主变化,导致不能识别磁盘组
补丁后服务器重启,数据库再次无法启动 ORA01017: invalid username/password; logon denied Oracle 19c 在打上 19.23 或以上补丁版本后,存在与用户组权限相关的问题。具体表现为,Oracle 实例的运行用户(oracle)和集…...

【快手拥抱开源】通过快手团队开源的 KwaiCoder-AutoThink-preview 解锁大语言模型的潜力
引言: 在人工智能快速发展的浪潮中,快手Kwaipilot团队推出的 KwaiCoder-AutoThink-preview 具有里程碑意义——这是首个公开的AutoThink大语言模型(LLM)。该模型代表着该领域的重大突破,通过独特方式融合思考与非思考…...
Unit 1 深度强化学习简介
Deep RL Course ——Unit 1 Introduction 从理论和实践层面深入学习深度强化学习。学会使用知名的深度强化学习库,例如 Stable Baselines3、RL Baselines3 Zoo、Sample Factory 和 CleanRL。在独特的环境中训练智能体,比如 SnowballFight、Huggy the Do…...

IT供电系统绝缘监测及故障定位解决方案
随着新能源的快速发展,光伏电站、储能系统及充电设备已广泛应用于现代能源网络。在光伏领域,IT供电系统凭借其持续供电性好、安全性高等优势成为光伏首选,但在长期运行中,例如老化、潮湿、隐裂、机械损伤等问题会影响光伏板绝缘层…...
uniapp中使用aixos 报错
问题: 在uniapp中使用aixos,运行后报如下错误: AxiosError: There is no suitable adapter to dispatch the request since : - adapter xhr is not supported by the environment - adapter http is not available in the build 解决方案&…...

Android 之 kotlin 语言学习笔记三(Kotlin-Java 互操作)
参考官方文档:https://developer.android.google.cn/kotlin/interop?hlzh-cn 一、Java(供 Kotlin 使用) 1、不得使用硬关键字 不要使用 Kotlin 的任何硬关键字作为方法的名称 或字段。允许使用 Kotlin 的软关键字、修饰符关键字和特殊标识…...

C# 求圆面积的程序(Program to find area of a circle)
给定半径r,求圆的面积。圆的面积应精确到小数点后5位。 例子: 输入:r 5 输出:78.53982 解释:由于面积 PI * r * r 3.14159265358979323846 * 5 * 5 78.53982,因为我们只保留小数点后 5 位数字。 输…...

接口自动化测试:HttpRunner基础
相关文档 HttpRunner V3.x中文文档 HttpRunner 用户指南 使用HttpRunner 3.x实现接口自动化测试 HttpRunner介绍 HttpRunner 是一个开源的 API 测试工具,支持 HTTP(S)/HTTP2/WebSocket/RPC 等网络协议,涵盖接口测试、性能测试、数字体验监测等测试类型…...
PostgreSQL——环境搭建
一、Linux # 安装 PostgreSQL 15 仓库 sudo dnf install -y https://download.postgresql.org/pub/repos/yum/reporpms/EL-$(rpm -E %{rhel})-x86_64/pgdg-redhat-repo-latest.noarch.rpm# 安装之前先确认是否已经存在PostgreSQL rpm -qa | grep postgres# 如果存在࿰…...

nnUNet V2修改网络——暴力替换网络为UNet++
更换前,要用nnUNet V2跑通所用数据集,证明nnUNet V2、数据集、运行环境等没有问题 阅读nnU-Net V2 的 U-Net结构,初步了解要修改的网络,知己知彼,修改起来才能游刃有余。 U-Net存在两个局限,一是网络的最佳深度因应用场景而异,这取决于任务的难度和可用于训练的标注数…...