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RMPC_SimpleTube：针对模型失配的线性系统简化鲁棒MPC

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简介：
本研究提出了一种新的方法RMPC_SimpleTube，用于设计在模型参数存在不确定性时仍能保持稳定性的简化线性系统鲁棒模型预测控制（MPC）方案。该策略通过构建保守但计算高效的预测管来处理模型失配问题，并优化控制器的设计以确保系统的稳健性和性能。 RMPC_SimpleTube 是一种针对具有线性和加法不确定性的线性系统的简单鲁棒MPC方法。这些代码展示了我们论文中提出算法的结果。

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  • RMPC_SimpleTube：针对模型失配的线性系统简化鲁棒MPC
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    本研究提出了一种新的方法RMPC_SimpleTube，用于设计在模型参数存在不确定性时仍能保持稳定性的简化线性系统鲁棒模型预测控制（MPC）方案。该策略通过构建保守但计算高效的预测管来处理模型失配问题，并优化控制器的设计以确保系统的稳健性和性能。 RMPC_SimpleTube 是一种针对具有线性和加法不确定性的线性系统的简单鲁棒MPC方法。这些代码展示了我们论文中提出算法的结果。
     
  • AREOD：针对目标检测的对抗性鲁棒性评估
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    AREOD是一种用于评价目标检测模型在面对对抗攻击时稳定性的方法，旨在提升模型的安全性和可靠性。 AREOD 该存储库包含 AREOD（用于对象检测的对抗鲁棒性评估）的代码，这是一个 Python 库，旨在正确地对标目标检测中的对抗性鲁棒性进行研究。此项目仍在开发阶段，并使用了三种针对对象检测模型的攻击方法来测试逆向鲁棒性。 功能概述： - 建立在 tensorFlow 上，并通过给定接口支持 TensorFlow 和 Keras 模型。 - 支持各种威胁模型中的多种攻击方式。 - 提供现成的预训练基线模型（如 faster-rcnn-inception-v2-coco，多尺度 GTRSB）。 - 为基准测试提供便利工具，并使用 printor 打印生成的对抗性样本。 我们利用三种不同的方法来生成对抗示例。稍后，我们将通过连接的打印机输出这些对抗样本来提高性能基准。
     
  • 鲁棒约束与鲁棒优化_cplex在鲁棒优化模型中的应用
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  • 电力系统的非线性鲁棒控制
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    《电力系统的非线性鲁棒控制》一书聚焦于探讨复杂电力系统中的非线性特性及不确定性因素，提出了一系列先进的鲁棒控制策略和技术。该书通过深入分析和实例验证，为提高电力系统的稳定性和可靠性提供了理论支持与实践指导，是电气工程领域的重要参考文献。 本段落主要讨论电力系统的控制方法，旨在增强其稳定性和提高抗干扰能力。
     
  • 针对一类非线性系统的鲁棒学习控制算法及其误差轨迹跟踪性能
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    本研究提出了一种适用于一类非线性系统的新颖鲁棒学习控制算法，并深入探讨了其在复杂环境下的误差轨迹跟踪能力，为提升控制系统精度提供了新思路。 本段落提出了一种针对具有非参数不确定性的非线性系统的鲁棒迭代学习控制算法。该方法放宽了传统迭代学习控制的初始定位条件，允许初值随意选取。通过类Lyapunov方法设计误差轨迹跟踪控制器，并采用鲁棒限幅学习机制对不确定性进行估计和补偿，在整个工作区间内可以实现对给定期望误差轨迹的精确追踪。期望误差轨迹依据每次迭代开始时的误差设定。利用期望误差衰减特性，系统误差能在预设的时间点之后收敛至原点附近的某个区域，该邻域半径可根据需求调整大小。理论分析和仿真结果验证了此控制方法的有效性。
     
  • 鲁棒Tube-MPC_管状预测控制_鲁棒tube-MPC
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    本研究聚焦于鲁棒Tube-MPC（管状预测控制）技术，探讨其在复杂系统中的应用及优化方法，以增强系统的稳定性和抗扰性。 24这个库包含示例管模型预测控制(tube-MPC)。
     
  • QMPC_LPV_02.rar_lpv系统_鲁棒预测控制_有界干扰_鲁棒模型
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    本资源包探讨了LPV（线性参数变化）系统的鲁棒预测控制策略，针对存在有界干扰的情况提出了改进的鲁棒模型。通过优化算法增强系统稳定性与性能。 带有有界干扰的LPV系统鲁棒模型预测控制研究了在存在外部扰动的情况下，线性参数变化系统的稳健控制策略。该方法通过预测未来一段时间内的状态发展，并据此优化当前时刻的控制器设置，以确保系统稳定性和性能指标的同时抵抗不确定性的影响。
     
  • 基于YALMIP的鲁棒优化线性规划
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    本研究采用YALMIP工具箱探讨鲁棒优化中的线性规划问题，致力于开发有效算法以解决不确定性条件下的最优化挑战。 鲁棒线性优化利用YALMIP求解示例 我们从一个简单的例子开始：问题涉及单一决策变量x以及不确定的标量w。此情况下，我们将通过引入不确定性约束来构建一个问题，并定义一个基本的不确定模型。 在YALMIP中，首先声明sdpvar x w表示这两个变量。接着设定不等式限制F = [x+w <= 1]和不确定性范围W = [-0.5 <= w <= 0.5, uncertain(w)]。我们的目标函数是objective = -x; 显然，在这种情况下，最优解为x等于0.5，因为如果x取较大值，则存在w的特定数值会导致不等式约束失效。 通过调用solvesdp命令来解决这个问题时，YALMIP会自动生成并求解鲁棒对偶问题。对于具有多面体不确定性的线性约束通常采用枚举法处理；然而，在本例中由于不确定性范围简单明了（方形），YALMIP直接执行最大化操作以找到最差情况模型，并且这种方法更为高效。
     
  • 基于维纳模型与稀疏性优化的鲁棒非线性回归方法
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    本研究提出了一种结合维纳滤波和稀疏性约束的鲁棒非线性回归算法，有效提升了在噪声环境下模型参数估计的准确性与稳定性。 鲁棒非线性回归：利用维纳模型和稀疏性优化的鲁棒非线性回归方法。
     
  • 非线性系统鲁棒控制理论的新进展
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    本研究聚焦于非线性系统的鲁棒控制领域，探讨了最新的理论成果与技术突破，旨在提高复杂动态环境下的控制系统稳定性与效能。 这篇论文探讨了非线性鲁棒控制领域的最新进展，并介绍了基于耗散性的非线性系统鲁棒控制理论研究的一些新成果。