本文研究的主要内容是在存在缺失观测值和含有异常值的系统输出数据情况下，如何识别具有未知调度变量的线性参数变化（Linear Parameter Varying, LPV）系统。在实际的控制系统中，由于环境干扰、传感器故障或其他因素的影响，经常会遇到观测数据缺失和数据污染的情况，这会严重影响模型的准确性和控制系统的性能。因此，为了解决这一问题，文章提出了一种鲁棒的全局方法。 文章首先指出，在过去的几年里，非线性过程识别领域受到了广泛关注，因为它在实际工业过程建模中扮演着关键角色。简单而准确的数学模型对于基于模型的控制器设计非常重要。在文献中，为了得到复杂非线性过程的高阶和复杂结构方程，通常会使用传统的建模方法，如基于第一原理的建模方法、黑箱建模方法等。然而，这些方法存在缺点和困难，特别是对于复杂系统，模型的建立往往非常复杂。 针对上述问题，文章提出了一种参数插值的LPV自回归外生（Autoregressive Exogenous, ARX）模型，该模型考虑了具有未知调度变量的情况。调度变量的动态被描述为非线性状态空间模型。在该方法中，不仅考虑了缺失观测值下的异常值处理，同时也考虑了未知调度变量的估计问题。为了处理异常值，基于学生t分布建立了一个鲁棒的LPV模型。此外，为了从不完整的数据集中估计出真实的调度变量，文章采用了粒子滤波（particle smoother）方法。 文章的算法最终是在期望最大化（Expectation-Maximization，EM）算法框架下推导出来的。同时，文章也推导出了用于估计LPV ARX模型和调度变量动态模型未知参数的公式。为了展示所提出方法的有效性，文中使用了一个数值示例和一个化学过程实例。 文章还介绍了一些背景知识，比如LPV系统建模的重要性和实际应用价值。在控制系统领域，能够有效地识别并建模LPV系统，对于设计鲁棒的控制系统以及预测系统性能具有重大意义。LPV系统模型在描述和处理系统参数随时间变化时具有天然的优势，因此在航空、汽车以及其他动态变化显著的领域应用广泛。特别是在系统参数随外部调度变量变化的情况下，如温度、压力等因素变化引起的参数变化，LPV模型能够更加准确地描述这些变化。 由于观测数据的缺失和异常值是实际应用中常见且棘手的问题，因此本研究提出的方法对于提高模型的鲁棒性和准确性具有重要意义。鲁棒的全局方法不仅需要在数学上具有坚实的基础，也需要在实际应用中具有足够的灵活性和效率，这需要研究者在理论和实践两个方面均进行深入的研究和开发。 总结来说，这篇文章针对在观测数据不完整和系统输出数据存在异常值的情况下如何识别LPV系统提出了新的方法，并通过理论推导和实例验证了该方法的有效性。该研究不仅在理论上具有一定的深度，同时对于实际工业过程控制和模型预测控制领域也有着重要的应用价值。

很多同学问我怎么实现全局轨迹加局部局部实时轨迹，下面就是实现的思路。 1、首先，我们的代码主体还是DWA三维的代码； 2、我们生成一条全局的参考代码（也可以是三维RRT算法计算得到的轨迹）； 3、给机器人一个感知范围，当感知到全局路径上有障碍物时，则计算出可以避开障碍物的切入点和切出点，这两个分别是全局路径上的路径点；（切出点就是从全局路径点出来的点，切入点就是回到全局路径上的点）； 在现代机器人技术中，路径规划是指机器人从起始点到目标点进行自主移动的过程中的运动规划。路径规划的核心目标是在机器人运动的过程中，避开障碍物，保证运动的安全性和效率。为了达到这一目的，路径规划通常分为全局路径规划和局部路径规划两个层次。 全局路径规划主要负责在全局的地图信息中为机器人规划出一条从起点到终点的无碰撞路径。为了实现这一目标，研究者们开发出了许多高效的路径规划算法。其中，快速随机树（Rapidly-exploring Random Tree, RRT）算法就是一种被广泛使用的基于概率的路径规划方法，特别适合于高维空间和复杂环境的路径规划问题。RRT算法的基本思想是从起始状态开始，随机地在空间中扩展树状结构，并逐步逼近目标状态，最终生成一条可行走路径。RRT算法通过随机采样来增加树的节点，再使用贪心策略选择最佳扩展方向，直到找到一条连接起点和终点的路径。 然而，全局路径规划虽能给出一条大致的行走轨迹，但在实际操作过程中，环境信息的实时变化（如动态障碍物的出现）往往要求机器人能够实时调整自己的行进路线。这时就需要局部路径规划发挥其作用。局部路径规划的核心在于根据机器人当前的感知信息快速生成一条避障后的可行路径。动态窗口法（Dynamic Window Approach, DWA）就是局部路径规划中的一种常用算法，其主要思想是根据机器人的动态模型，考虑机器人在极短时间内可能达到的所有速度状态，并从中选择一个最优速度以避免障碍物和达到目标。DWA算法能够在短时间内做出快速反应，实现局部路径的实时调整。 将全局路径规划和局部路径规划结合起来，可以使得机器人在运动中既考虑了整体的效率，又能够灵活应对突发事件。这种混合式路径规划方法的实现思路是：首先使用全局路径规划算法生成一条参考路径，然后机器人在执行过程中不断利用局部路径规划算法来微调自己的行动，以避开障碍物。当机器人通过传感器感知到全局路径上存在障碍物时，局部路径规划算法将被激活，计算出一条避开障碍物的切入点和切出点，切入点和切出点都位于全局路径上。切入点是机器人离开全局路径开始避开障碍物的路径点，而切出点则是机器人成功绕过障碍物后重新回到全局路径上的路径点。 结合全局路径规划和局部路径规划的优点，可以实现机器人的高效、安全导航。例如，在实现代码中，尽管代码主体基于DWA算法，但也能够接受通过三维RRT算法计算得到的轨迹作为全局路径参考。这样的策略保证了机器人在复杂环境中的导航能力和实时避障的灵活性。 为了方便其他研究者和工程技术人员理解和复现上述路径规划方法，文章还包含了详细的注释。这样的做法不仅可以帮助读者更好地理解算法原理，同时也能够促进相关技术的交流和创新。

基于DP动态规划的全局最优能量管理策略：ECVT构型车辆电量维持型电池SOC管理策略与算法开发研究,基于DP动态规划的全局最优能量管理策略——ECVT车辆构型与电量维持型电池SOC策略,基于DP动态规划的全局最优能量管理策略，程序为MATLAB m编程完成，大约700行左右。 1.车辆构型为功率分流型（ECVT），类似丰田Pruis构型。 2.电池SOC为电量维持型策略。 3.全程序包含逆向迭代和正向寻优过程。 4.DP作为基于优化的整车能量管理策略的基础，对后续ECMS能量管理策略和MPC能量管理策略的开发学习有着重要作用，可以在此程序基础上进行更改和延伸。 ,基于DP的动态规划; 全局最优能量管理策略; MATLAB m编程; 功率分流型车辆构型(ECVT); 丰田Pruis构型; 电池SOC电量维持策略; 逆向迭代与正向寻优过程; 优化整车能量管理; ECMS与MPC能量管理策略基础。,基于DP算法的功率分流型车辆全局能量管理策略：逆向迭代与正向寻优的MATLAB m程序实现

VCU整车Simulink应用层模型：涵盖高压上下电、车辆蠕动等功能与能量管理、标定量详述，新能源汽车开发必备工具。,VCU整车Simulink应用层模型：涵盖高压上下电、车辆蠕动等核心功能，全局仿真通过，专为新能源汽车工程师设计,vcu整车simulink应用层模型 模型包含高压上下电，车辆蠕动，驻坡功能，能量管理，档位管理，续航里程，定速巡航等等。 每个功能都对应有详细的pdf文档详细说明，进入条件， 出条件，以及标定量详细说明。 程序已经实车测试完成，注意，项目级别的。 模型全局仿真通过，非常适合开发新能源汽车的工程师们。 ,VCU;Simulink应用层模型;高压上下电;车辆蠕动;驻坡功能;能量管理;档位管理;续航里程;定速巡航;实车测试;全局仿真;新能源汽车开发。,基于Simulink的VCU整车应用模型开发，含关键功能管理与仿真测试

2023-04-06-项目笔记-第四百七十八阶段-课前小分享_小分享1.坚持提交gitee 小分享2.作业中提交代码 小分享3.写代码注意代码风格 4.3.1变量的使用 4.4变量的作用域与生命周期 4.4.1局部变量的作用域 4.4.2全局变量的作用域 4.4.2.1全局变量的作用域_1 4.4.2.476局变量的作用域_476- 2025-04-24

在软件开发中，线程池是一个重要的并发编程概念，用于管理多个工作线程，以执行多个任务。在QT框架中实现全局线程池，可以帮助开发者高效地处理多线程任务，提升应用程序的性能。本文将详细介绍QT全局线程池的设计与实现，并提供完整的代码示例，以便开发者能够理解和运用。 需要理解QT中的多线程编程。QT框架提供了QThread类用于创建和管理线程，但直接使用QThread进行线程管理可能会涉及到较为复杂的线程同步和资源管理问题。线程池作为一种线程管理策略，能够有效地管理多个线程，复用线程资源，减少线程创建和销毁的开销。 实现QT全局线程池，我们首先需要定义一个线程池类，该类将负责创建一定数量的线程，并提供接口供其他组件调用以提交任务。线程池的核心在于任务队列和线程调度。任务队列负责存储待执行的任务，而线程调度则决定哪个线程执行哪个任务。 在QT线程池的实现中，我们可以通过继承QObject类并利用信号与槽机制来实现线程之间的通信。每个线程都应该是QThread的子类，并且具备处理特定任务的能力。线程池类将包含一个任务队列，当有新的任务提交时，线程池将任务加入队列，并通知空闲的线程去取任务执行。 线程池的具体实现代码可能会包含以下几个部分： 1. 线程池类的定义，包括任务队列、线程列表和线程管理的相关方法。 2. 工作线程类的定义，继承自QThread，并实现任务执行的逻辑。 3. 线程池与工作线程之间的通信机制，这可能涉及到信号槽的连接和事件分发。 4. 提交任务到线程池的方法，这通常会提供同步和异步两种方式。 5. 线程池的启动和停止方法，确保资源的合理分配和回收。 6. 线程池的配置方法，比如线程池大小的设置，以及其他可能的参数配置。 需要注意的是，在设计线程池时，应当考虑线程安全问题，避免在多线程环境中出现数据竞争和死锁等问题。此外，合理的线程池大小和任务调度策略也非常重要，这需要根据应用程序的实际需求和硬件资源进行适当的调整。 由于具体的代码实现涉及到较多的QT框架特性，建议开发者查阅QT官方文档，以深入了解QThread、信号槽机制以及多线程编程的相关知识。在实际应用中，QT已经提供了QThreadPool类用于管理线程池，但自定义线程池类可以提供更加灵活的控制和扩展。 QT全局线程池的实现是一个复杂的系统工程，涉及到QT框架的多线程编程模型。通过本文的介绍和完整的代码实现，开发者可以更好地掌握线程池的设计与应用，从而优化QT应用程序的性能和资源利用率。

基于改进麻雀搜索算法的MPPT追踪控制：全局优化与局部寻优的双重策略研究,利用麻雀搜索算法的优化方法与实现：改进的MPPT追踪控制技术,利用改进的麻雀搜索算法实现部分遮光光伏MPPT追踪控制，在原有的SSA算法公式中，为了避免算法后期导致MPPT的较大幅度振荡，在发现者公式中加入线性递减因子。 为了使算法不至于收敛太快以至于追踪不到全局最优解，修改加入者位置更新公式，加入随机数矩阵使得位置更新过程更加随机化，同时为了使算法后期进行局部寻优，在加入者位置更新公式中同样加入了线性递减因子，以减小算法后期的位置变化范围，提高算法的搜索精度。 提供操作视频，参考文献和仿真模型，matlab2018b以上版本可以打开 ,核心关键词：麻雀搜索算法; MPPT追踪控制; 线性递减因子; 位置更新公式; 随机数矩阵; 操作视频; 参考文献; 仿真模型; Matlab2018b以上版本。,基于改进麻雀搜索算法的光伏MPPT追踪控制研究：引入线性递减因子与随机数矩阵优化

传统A*算法与创新版对比：融合DWA规避障碍物的仿真研究及全局与局部路径规划,1.传统A*算法与改进A*算法性能对比?改进A*算法融合DWA算法规避未知障碍物仿真。 算法经过创新改进，两套代码就是一篇lunwen完整的实验逻辑，可以拿来直接使用 改进A*算法做全局路径规划，融合动态窗口算法DWA做局部路径规划既可规避动态障碍物，又可与障碍物保持一定距离。 可根据自己的想法任意设置起点与终点，未知动态障碍物与未知静态障碍物。 地图可更改，可自行设置多种尺寸地图进行对比，包含单个算法的仿真结果及角速度线速度姿态位角的变化曲线，仿真图片丰富 绝对的高质量。 ,关键词：A*算法; 改进A*算法; 算法性能对比; 融合DWA; 局部路径规划; 全局路径规划; 障碍物规避; 地图设置; 仿真结果; 姿态位角变化曲线。,"改进A*算法与DWA融合：全局路径规划与动态障碍物规避仿真研究"

仿写网易云音乐：移动端项目

基于改进A*算法融合DWA算法的机器人路径规划MATLAB仿真程序（含注释） 包含传统A*算法与改进A*算法性能对比?改进A*算法融合DWA算法规避未知障碍物仿真。 改进A*算法做全局路径规划，融合动态窗口算法DWA做局部路径规划既可规避动态障碍物，又可与障碍物保持一定距离。 任意设置起点与终点，未知动态障碍物与未知静态障碍物。 地图可更改，可自行设置多种尺寸地图进行对比，包含单个算法的仿真结果及角速度线速度姿态位角的变化曲线，仿真图片丰富 在现代机器人技术研究领域中，路径规划算法是实现机器人自主导航与移动的关键技术之一。路径规划旨在使机器人从起点出发，通过合理的路径选择，避开障碍物，安全高效地到达终点。随着算法的不断发展，人们在传统的路径规划算法基础上提出了诸多改进方案，以期达到更好的规划效果。在这些方案中，改进的A*算法与动态窗口法（DWA）的结合成为了研究热点。 A*算法是一种广泛使用的启发式搜索算法，适用于静态环境下的路径规划。它基于启发信息估计从当前节点到目标节点的最佳路径，通过优先搜索成本最小的路径来达到目标。然而，A*算法在处理动态环境或者未知障碍物时存在局限性。为此，研究者们提出了改进A*算法，通过引入新的启发式函数或者优化搜索策略，以提升算法在复杂环境中的适应性和效率。 动态窗口法（DWA）则是一种局部路径规划算法，它通过在机器人当前速度空间中选取最优速度来避开动态障碍物。DWA通过评估在一定时间窗口内，机器人各个速度状态下的路径可行性以及与障碍物的距离，以避免碰撞并保持路径的最优性。然而，DWA算法通常不适用于长距离的全局路径规划，因为其只在局部窗口内进行搜索，可能会忽略全局路径信息。 将改进A*算法与DWA结合，可以充分利用两种算法的优势，实现对全局路径的规划以及对局部动态障碍物的即时响应。在这种融合策略下，改进A*算法用于全局路径的规划，设定机器人的起点和终点，同时考虑静态障碍物的影响。在全局路径的基础上，DWA算法对局部路径进行规划，实时调整机器人的运动状态，以避开动态障碍物。这种策略不仅保持了与障碍物的安全距离，还能有效应对动态环境中的复杂情况。 此外，该仿真程序还具备一些实用功能。用户可以自行设定地图尺寸和障碍物类型，无论是未知的动态障碍物还是静态障碍物，仿真程序都能进行有效的路径规划。仿真结果会以曲线图的形式展现，包括角速度、线速度、姿态和位角的变化，同时提供了丰富的仿真图片，便于研究者分析和比较不同算法的性能。这些功能不仅提高了仿真程序的可用性，也增强了研究者对算法性能评估的直观理解。 改进A*算法与DWA算法的融合是机器人路径规划领域的一个重要进展。这种融合策略通过全局规划与局部调整相结合的方式，提升了机器人在复杂和动态环境中的导航能力，使得机器人能够更加智能化和自主化地完成任务。随着算法研究的不断深入和技术的不断进步，未来的机器人路径规划技术将会更加成熟和高效。