The dialogue format makes it possible for ChatGPT to answer followup questions, admit its mistakes, challenge incorrect premises, and reject inappropriate requests. Play a song or hum, whistle, or sing the melody of a song. Choose a theme for To get results from Google each time you search, you can make Google your default search engine. This official app is free, syncs your history across devices, and brings you the latest from OpenAI, including ChatGPT is a generative artificial intelligence chatbot developed by OpenAI. To get the Search results page, select one of them and you can: Listen to the song 有约束MPC 相较与无约束的MPC，有约束的MPC除了要保证稳定性（stability），还要保证 递归可行性（recursive feasibility）。 递归可行性是指，如果在t时刻可以用设计的MPC得到一个解，那么在t+1时刻也应该可以得到一个解。 模型预测控制（Model predictive control、MPC）是过程控制中，在满足特定限制条件时，控制过程的进阶控制方式，自1980年代起已用在化学工厂及炼油厂的工业过程中。近年来也用在电力系统的平衡模型以及电力电子学中。模型预测控制是以过程的动态模型为基础，多半是透过系统识别得到的线性经验 我这么想，在工程实际，一种控制如果真没什么问题的话，应该能普及。换一个角度，在工程实际不能普及的控制一定存在某种问题，问题是谁能讲清楚到底是什么问题？ 答案很清楚，PID、MPC都是工程界发明的，做应用的去整PID，做学术的去整MPC，就是这么回事。 PID、MPC是西方人的原创，代表的是 Robust MPC-鲁棒模型预测控制之Tube-Based MPC（一） 写在前面 其实开始看Robust MPC的初衷是想看下，针对没有准确模型的系统，我们如何应用MPC方法来达到我的控制目的。 看到现在了解的不确定性仍然停留在不确定的噪声上，但是不急思想总是相通的。 2023-05-27 再更新一波。 最近看了这两篇文献，就是MPC在电机领域的综述。 大家可以自己去看看。 主要是说MPC处理非线性约束问题的能力较强，而且它的动态性能与直接转矩控制一致，优于传统的矢量控制（PI）；但它的波动又小于DTC，与FOC接近。 下面有个对比图。 蟹妖 都是自由开源软件mpc的分支，除了界面不同、mpc-be不支持流媒体，功能和占用大同小异。 mpc是从winXP时代过来的古老windows软件了，主要靠解码和渲染滤镜一直更新维持生命力。 2023年我更推荐使用 mpv player。 MPC在这个拐弯和换向点之前就会采取行动了（因为轨迹已经作为约束写进了MPC），所以MPC也极度适合轨迹跟踪的场景（请看我另外一个答案 在车辆自动驾驶控制中，MPC相比LQR究竟能带来多大的性能提升？ ）。 3，我总结一下什么时候用MPC： （1）系统存在硬约束。 “MPC难以做到Realtime”这句话是错的，并不是因为前沿的MPC实现已经到处跑了，而是 最学生、最实验室的方法都能做到实时：simulink中的时变线性含约束MPC，用PLC Coder生成的ST语言代码，200个步长的horizon，放到x86 based PLC里基本都是ms级别，这还附带了状态观测器。 视觉和模型预测控制（MPC）结合深度学习的方向在机器人控制和自动驾驶等领域有着广阔的应用前景。 MPC是一种优化控制方法，通过在每个时间步骤上预测系统未来的演变，并在一定时间范围内优化控制策略，从而实现对系统的高级控制。 4、 离散系统理论： MPC是在计算机的快速发展中应运而生的一种控制理论。 MPC有一个非常明显的特征，即它所研究的对象均为离散系统，这一点恰好反映了计算机的运作方式：离散信号处理。 因此，离散系统理论是学好MPC的基础。 有约束MPC 相较与无约束的MPC，有约束的MPC除了要保证稳定性（stability），还要保证 递归可行性（recursive feasibility）。 递归可行性是指，如果在t时刻可以用设计的MPC得到一个解，那么在t+1时刻也应该可以得到一个解。 模型预测控制（Model predictive control、MPC）是过程控制中，在满足特定限制条件时，控制过程的进阶控制方式，自1980年代起已用在化学工厂及炼油厂的工业过程中。近年来也用在电力系统的平衡模型以及电力电子学中。模型预测控制是以过程的动态模型为基础，多半是透过系统识别得到的线性经验 我这么想，在工程实际，一种控制如果真没什么问题的话，应该能普及。换一个角度，在工程实际不能普及的控制一定存在某种问题，问题是谁能讲清楚到底是什么问题？ 答案很清楚，PID、MPC都是工程界发明的，做应用的去整PID，做学术的去整MPC，就是这么回事。 PID、MPC是西方人的原创，代表的是 Robust MPC-鲁棒模型预测控制之Tube-Based MPC（一） 写在前面 其实开始看Robust MPC的初衷是想看下，针对没有准确模型的系统，我们如何应用MPC方法来达到我的控制目的。 看到现在了解的不确定性仍然停留在不确定的噪声上，但是不急思想总是相通的。 2023-05-27 再更新一波。 最近看了这两篇文献，就是MPC在电机领域的综述。 大家可以自己去看看。 主要是说MPC处理非线性约束问题的能力较强，而且它的动态性能与直接转矩控制一致，优于传统的矢量控制（PI）；但它的波动又小于DTC，与FOC接近。 下面有个对比图。 蟹妖 都是自由开源软件mpc的分支，除了界面不同、mpc-be不支持流媒体，功能和占用大同小异。 mpc是从winXP时代过来的古老windows软件了，主要靠解码和渲染滤镜一直更新维持生命力。 2023年我更推荐使用 mpv player。 MPC在这个拐弯和换向点之前就会采取行动了（因为轨迹已经作为约束写进了MPC），所以MPC也极度适合轨迹跟踪的场景（请看我另外一个答案 在车辆自动驾驶控制中，MPC相比LQR究竟能带来多大的性能提升？ ）。 3，我总结一下什么时候用MPC： （1）系统存在硬约束。 “MPC难以做到Realtime”这句话是错的，并不是因为前沿的MPC实现已经到处跑了，而是 最学生、最实验室的方法都能做到实时：simulink中的时变线性含约束MPC，用PLC Coder生成的ST语言代码，200个步长的horizon，放到x86 based PLC里基本都是ms级别，这还附带了状态观测器。 视觉和模型预测控制（MPC）结合深度学习的方向在机器人控制和自动驾驶等领域有着广阔的应用前景。 MPC是一种优化控制方法，通过在每个时间步骤上预测系统未来的演变，并在一定时间范围内优化控制策略，从而实现对系统的高级控制。 4、 离散系统理论： MPC是在计算机的快速发展中应运而生的一种控制理论。 MPC有一个非常明显的特征，即它所研究的对象均为离散系统，这一点恰好反映了计算机的运作方式：离散信号处理。 因此，离散系统理论是学好MPC的基础。 Check out our bathroom etiquette signs for kids selection for the very best in unique or custom, handmade pieces from our stickers, labels & tags shops.

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