MPC预测控制中QFR三个矩阵维度怎么确定
时间: 2024-02-03 10:02:38 浏览: 30
在MPC(Model Predictive Control)预测控制中,Q、F、R这三个矩阵的维度是根据系统的特性和设计要求来确定的。下面是一般的确定方法:
1. Q矩阵:Q矩阵是用于权衡系统状态变量的重要性。它的维度通常与系统的状态变量数量相同。如果某个状态变量的重要性较高,对系统性能有较大影响,那么对应的Q矩阵元素值可以设置较大。通常情况下,Q矩阵是对角矩阵,对角线上的元素值越大,表示对应状态变量的重要性越高。
2. F矩阵:F矩阵是用于约束输入变量的权重矩阵。它的维度通常与系统的输入变量数量相同。F矩阵的元素值可以根据输入变量的限制范围和设计要求来确定。如果某个输入变量的限制范围较小,对系统性能有较大影响,那么对应的F矩阵元素值可以设置较大。
3. R矩阵:R矩阵是用于权衡控制器输出和系统输出的重要性。它通常是一个标量值,表示控制器输出的重要性。如果控制器的输出对系统性能影响较大,可以选择较大的R值。
需要注意的是,Q、F、R矩阵的维度和元素值的选择是一个工程实践的问题,需要经验和试错来确定最佳的值。一般来说,维度的选择应该与系统的状态和输入变量数量相匹配,并且元素值的选择应该符合系统的特性和设计要求。
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首先,你需要创建一个Java类用于表示JSON数据中的每一个对象。根据数据结构,可以创建一个类如下:
```
public class Item {
private String msg;
private int code;
private Data data;
// getter and setter methods
}
public class Data {
private String itemCode;
private String itemName;
private String qymc;
private String permitNumber;
private String zzjgdm;
private String fddbr;
private String rcjdgljg;
private String rcjdglry;
private String zs;
private String jbdh;
private String jycs;
private String fzjg;
private String ztyt;
private String jyxm;
private String qfr;
private int Jbdh;
private String areId;
private String fzrq;
private String yxrq;
private String EWM;
// getter and setter methods
}
```
然后,你可以使用Gson库将JSON字符串转换为Item对象,代码如下:
```
Gson gson = new Gson();
Item item = gson.fromJson(jsonStr, Item.class);
```
其中,jsonStr是你的JSON字符串。接下来,你可以通过Item对象的getData()方法获取Data对象,然后再通过Data对象的getter方法获取具体的属性值。例如,获取qymc的值可以使用以下代码:
```
String qymc = item.getData().getQymc();
```
你还可以将Item对象转换为List对象,代码如下:
```
List<Item> itemList = Arrays.asList(item);
```
这样,itemList就是一个包含一个Item对象的List。如果你有多个JSON对象,可以依次将它们转换为Item对象,然后将它们添加到List中。