Я пытаюсь создать код Python для прогнозирующего управления моделью с помощью APMonitor. Однако я не хочу получать результаты на стороннем онлайн-сервере. Следовательно, я хочу собрать данные предсказанных предвзятых и непредвзятых и построить их на Python самостоятельно.
Можно ли получить данные предвзятых и непредвзятых прогнозируемых контролируемых переменных при использовании APMonitor для прогнозирующего управления моделью в Python?
Ответы (1)
Попробуйте это в Python Gekko:
# get additional solution information
import json
with open(m.path+'//results.json') as f:
results = json.load(f)
Вы можете получить объективный результат модели, получив словарное значение вашей переменной v
с помощью v.name
. Вы можете получить предвзятый прогноз модели с помощью v.name+'.bcv'
. Вот пример, который также показывает, как получить необработанную информацию о траектории.
Это дает вам доступ к необработанным данным. Пример показывает, как построить график из данных JSON.
from gekko import GEKKO
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
m = GEKKO()
m.time = np.linspace(0,20,41)
# Parameters
mass = 500
b = m.Param(value=50)
K = m.Param(value=0.8)
# Manipulated variable
p = m.MV(value=0, lb=0, ub=100)
p.STATUS = 1 # allow optimizer to change
p.DCOST = 0.1 # smooth out gas pedal movement
p.DMAX = 20 # slow down change of gas pedal
# Controlled Variable
v = m.CV(value=0)
v.STATUS = 1 # add the SP to the objective
m.options.CV_TYPE = 2 # squared error
v.SP = 40 # set point
v.TR_INIT = 1 # set point trajectory
v.TAU = 5 # time constant of trajectory
# Process model
m.Equation(mass*v.dt() == -v*b + K*b*p)
m.options.IMODE = 6 # control
m.solve(disp=False,GUI=True)
# get additional solution information
import json
with open(m.path+'//results.json') as f:
results = json.load(f)
plt.figure()
plt.subplot(2,1,1)
plt.plot(m.time,p.value,'b-',label='MV Optimized')
plt.legend()
plt.ylabel('Input')
plt.subplot(2,1,2)
plt.plot(m.time,results['v1.tr'],'k-',label='Reference Trajectory')
plt.plot(m.time,v.value,'r--',label='CV Response')
plt.ylabel('Output')
plt.xlabel('Time')
plt.legend(loc='best')
plt.show()
person
John Hedengren
schedule
19.09.2019
Вы также можете назвать свои переменные, например, x = m.Var (name = 'x'), чтобы x.name было 'x' вместо 'v1' (схема именования по умолчанию на сервере - v1, v2, v3, так далее).
- person John Hedengren; 19.09.2019
m.solve(GUI=True)
. Это также работает в локальном режиме, когдаm=GEKKO(remote=False)
. - person John Hedengren   schedule 19.09.2019