Learning Model Prediction Control in Python and CasADi / Takuya Fukazu / Toru Hishinuma

Descripción del producto ※Tenga en cuenta que la información del producto está traducida por máquina, por lo que puede que no sea la traducción correcta.

CasADi es una excelente herramienta para MPC como software de código abierto para el control óptimo. Ofrecemos código de ejemplo de CasADi para que pueda aprender mientras lo practica. [Contenido] Capítulo 1 : ¿Qué es el control? 11 Ejemplos específicos de control 12 Conceptos básicos de control 13 Técnicas de control típicas 14 Suplemento : Capítulo 2 : ¿Qué es el control predictivo modelo (MPC)? 21 Imagen intuitiva de MPC 22 Formulación de un problema de control óptimo de horizonte finito en MPC 23 Características de MPC 24 Suplemento : Capítulo 3 : Introducción a CasADi 31 Introducción 32 Construcción del entorno 33 Fundamentos simbólicos 34 Optimizaciones matemáticas 35 Operaciones simbólicas 36 Objetos funcionales 37 Resolución de ecuaciones diferenciales ordinarias Capítulo 4 : Control predictivo modelo de tiempo discreto 41 Problema de control de la gestión de la población biológica 42 Ecuación de estado del modelo de Lotka-Volterra 43 Función de evaluación del modelo de Lotka-Volterra 43 Función de evaluación del modelo de Lotka-Volterra 44 Flujo de implementación de MPC 46 Más información sobre la implementación de MPC 45 Flujo de implementación de MPC 46 Más información sobre la implementación de MPC Capítulo 5 : Control predictivo modelo de tiempo continuo 51 Péndulo invertido 52 Función de evaluación del modelo de Lotka-Volterra 43 Aproximación de parámetros dimensionales finitos 54 Configuración de parámetros 55 Flujo de implementación de MPC 56 Más información sobre la implementación de MPC 45 Flujo de implementación de MPC 46 Más información sobre la implementación de MPC 45 Flujo de implementación de MPC 46 Más información sobre la implementación de MPC Capítulo 5 : Control predictivo modelo de tiempo continuo 51 Modelo de péndulo invertido 52 Función de evaluación del modelo de Lotka-Volterra 43 Aproximación de parámetros dimensionales finitos 54 Configuración de parámetros 55 Flujo de implementación de MPC 56 Más información sobre la implementación de MPC Capítulo 6 : Aproximación de parámetros dimensionales finitos del problema de control óptimo de tiempo continuo con enfoque directo 71 Varios solucionadores 72 Necesidad de elegir un solucionador 73 Resolución de QP 74 Resolución de MPC Capítulo 8 : Problemas de optimización en CasADi 71 Varios solucionadores 72 Resolución de problemas 83 MHE 84 CasADi