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MATLAB模型预测控制工具箱函数

MATLAB模型预测控制工具箱函数 8.2 系统模型建立与转换函数 前面读者论坛了利用系统输入/输出数据进行系统模型辨识的有关函数及使用方法，为时行模型预测控制器的设计，需要对系统模型进行进一步的处理和转换。MATLAB的模型预测控制工具箱中提供了一系列函数完成多种模型转换和复杂系统模型的建立功能。 在模型预测控制工具箱中使用了两种专用的系统模型格式，即MPC状态空间模型和MPC传递函数模型。这两种模型格式分别是状态空间模型和传递函数模型在模型预测控制工具箱中的特殊表达形式。这种模型格式化可以同时支持连续和离散系统模型的表达，在MPC传递函数模型中还增加了对纯时延的支持。表8-2列出了模型预测控制工具箱的模型建立与转换函数。 表8-2 模型建立与转换函数 8.2.1 模型转换 在MATLAB模型预测工具箱中支持多种系统模型格式。这些模型格式包括： ①通用状态空间模型； ②通用传递函数模型； ③MPC阶跃响应模型； ④MPC状态空间模型； ⑤MPC传递函数模型。

在上述5种模型格式中，前两种模型格式是MATLAB通用的模型格式，在其他控制类工具箱中，如控制系统工具箱、鲁棒控制工具等都予以支持；而后三种模型格式化则是模型预测控制工具箱特有的。其中，MPC状态空间模型和MPC传递函数模型是通用的状态空间模型和传递函数模型在模型预测控制工具箱中采用的增广格式。模型预测控制工具箱提供了若干函数，用于完成上述模型格式间的转换功能。下面对这些函数的用法加以介绍。 1．通用状态空间模型与MPC状态空间模型之间的转换 MPC状态空间模型在通用状态空间模型的基础上增加了对系统输入/输出扰动和采样周期的描述信息，函数ss2mod()和mod2ss()用于实现这两种模型格式之间的转换。 1）通用状态空间模型转换为MPC状态空间模型函数ss2mod() 该函数的调用格式为 pmod= ss2mod(A,B,C,D) pmod= ss2mod(A,B,C,D,minfo) pmod= ss2mod(A,B,C,D,minfo,x0,u0,y0,f0) 式中，A, B, C, D为通用状态空间矩阵； minfo为构成MPC状态空间模型的其他描述信息，为7个元素的向量，各元素分别定义为： ◆minfo(1)=dt，系统采样周期，默认值为1； ◆minfo(2)=n，系统阶次，默认值为系统矩阵A的阶次； ◆minfo(3)=nu，受控输入的个数，默认值为系统输入的维数； ◆minfo(4)=nd，测量扰的数目，默认值为0； ◆minfo(5)=nw，未测量扰动的数目，默认值为0； ◆minfo(6)=nym，测量输出的数目，默认值系统输出的维数； ◆minfo(7)=nyu，未测量输出的数目，默认值为0； 注：如果在输入参数中没有指定m i n f o，则取默认值。 x0, u0, y0, f0为线性化条件，默认值均为0； pmod为系统的MPC状态空间模型格式。 例8-5将如下以传递函数表示的系统模型转换为MPC状态空间模型。 解：MATLAB命令如下：

人力资源服务咨询项目合同书

________有限公司管理咨询项目合同书

甲方：___________有限公司 乙方：___________有限公司 本着诚信合作、共同发展的原则，经友好协商，双方就人力资源管理咨询服务项目达成以下协议：一、服务范围 乙方为甲方的___________有限公司设计和指导实施人力资源管理系统，具体包括以下内容： 1.1人力资源管理现状的调研分析 1.1.1通过标准问卷、现场访谈、资料查阅等方式对甲方进行全方位人力资源管理现状的调研诊断。 1.1.2通过系统分析，形成详细的人力资源管理现状调研分析报告。 1.2组织职位体系 1.2.1梳理并编制福建金辉集团有限公司的组织结构。 1.2.2设计符合甲方发展战略要求的组织结构。 1.2.3编制新组织结构的部门职能、关键岗位的岗位说明书、关键岗位的职位发展矩阵。 1.2.4对新组织结构的各岗位进行人员定编。 1.3绩效管理体系 1.3.1编制绩效管理手册。 1.3.2编制各部门及关键岗位的绩效考核指标，形成《绩效指标辞典》。 1.4薪酬福利体系 1.4.1编制薪酬福利管理手册。 1.4.2选择岗位价值评估模型，完成核心岗位的价值评估。 1.4.3设计各职族职等的宽带薪酬体系。 1.4.4对各岗位人员的薪酬数据进行重新定位。 1.5建立员工培养和发展体系 1.5.1设计满足甲方发展战略的员工素质模型。 1.5.2设计持续不断满足员工能力素质提升的培训体系。 1.6建立人力资源流程和制度 1.6.1建立人力资源系统的主要管理流程。 1.6.2建立人力资源系统的主要管理制度。 1.7咨询方案的指导实施 1.7.1对项目设计的各种方案进行广泛的培训和宣导。 1.7.2指导甲方对项目设计的各种方案进行实施。 二、项目预期目标 通过有效的组织职位体系、绩效体系、薪酬体系、人才培训体系、人力资源流程制度的健全与实施，满足甲方当前和中长期人力资源有效的开发和管理，吸引并留住优秀人才、激发员工潜能和工作积

实时控制系统一种基于模型预测控制的反馈调度

第40卷第5期　2006年5月 上海交通大学学报 J OU RNAL OF SHAN GHA I J IAO TON G UNIV ERSIT Y Vol.40No.5　 May 2006　 收稿日期:2005206208 作者简介:周平方(19762),男,湖南常宁人,博士生,主要从事实时系统、计算机控制系统等研究,E 2mail :zhoupf @https://www.sodocs.net/doc/7a2760852.html,. 谢剑英(联系人),男,教授,博士生导师,电话(Tel.):021*********. 文章编号:100622467(2006)0520838205 实时控制系统一种基于模型预测控制的反馈调度 周平方,　谢剑英 (上海交通大学自动化系,上海200030) 摘　要:提出一种基于模型预测控制(M PC )的反馈调度算法(FS 2M PC ),可以在有限计算资源的 情况下改进实时控制系统的性能.将被控的实时调度过程模型化为受约束的任务集密度控制问题.在FS 2MPC 算法中,约束条件保证任务集在最早截止时限优先(EDF )算法下是可调度的;同时,M PC 的优化目标通过减小控制任务的截止时限使整个任务集的密度尽可能接近100%,从而提高控制任务的优先级,降低输出抖动.仿真结果表明,在有限计算资源的情况下,FS 2M PC 显著地降低了由调度过程引起的控制性能损失. 关键词:实时控制系统;反馈调度;模型预测控制;最早截止时限优先中图分类号:TP 273 文献标识码:A A Model Predictive Control 2Based Feedback Scheduling for Real 2T ime Control Systems Z HOU Pi ng 2f ang ,　X I E J i an 2y i ng (Dept.of Automation ,Shanghai Jiaotong Univ.,Shanghai 200030,China ) Abstract :A feedback scheduling based on model p redictive control (FS 2M PC )was presented to improve t he cont rol performance of real 2time control system subject to limited comp utational resource.The controlled real 2time scheduling is modelled as a const rained density cont rol p roblem of t he total task set.In t he FS 2M PC ,t he const raint s guarantee t hat t he task set is schedulable by EDF (earliest deadline first )algorit hm.At t he same time ,t he optimization goal of M PC (model p redictive cont rol )makes t he density of t he total task set as clo se to 1as po ssible t hrough shortening cont rol tasks ’deadlines.As a result ,t he cont rol tasks obtain higher p riorities and t he outp ut jitter is reduced.The simulation result s illust rate t hat t he schedu 2ling induced control performance lo ss is reduced greatly by t he FS 2M PC subject to limited comp utational resource. Key words :real 2time cont rol system ;feedback scheduling (FS );model p redictive control (M PC );earliest deadline first (EDF ) 现代实时控制系统(R TCS )通常是基于一个实时内核,多个闭环控制任务在内核的基础上竞争性地使用共享的处理器时间.因此,处理器的时间被当作是一种最重要的资源,需要一定的调度算法来将其分配给各个任务.这样就可能引起控制任务的抖动,尤其是当周期很短、处理器利用率很高的时候.

人力资源委托咨询服务协议书模板

人力资源委托咨询服务协议书 聘请方（甲方）： 受聘方（乙方）： 一、甲方聘请乙方提供人力资源咨询服务，经双方协商订立下列条款，共同遵照执行。 二、甲、乙双方履行本合同应遵循诚实、信赖、默契、互动和双赢的宗旨。 甲方授权乙方为其提供人力资源咨询服务，具体负责为甲方招录相关人员事务提供招聘信息发布、洽谈签约、组织筛选、后勤管理等相关人力资源咨询服务。 三、乙方应当遵守诚信原则，勤勉尽责，依法维护甲方的权益。 四、乙方应当依照公认的行业规范和行为准则提供人力资源咨询服务。 五、乙方应当在甲方的授权范围内工作。 六、乙方因特殊事件在服务中力有不足的，应当及时征求甲方提供支持，以为甲方提供完善和全面的服务。 七、为甲方的日常运营提供最佳人力资源咨询方案。 八、受甲方委托至外省市处理招聘面试等相关工作。 九、就甲方与学校联合办学等重大合作事宜，提供计划书及可行性方案并负责谈判及监督执行。 十、应甲方要求，向甲方提供人力资源法规文本或相关的法务资讯，不定期向甲方提供新颁法律的相关信息。

十一、甲方按每月在职人员数，以元/人/月的标准向乙方支付。 十二、若遇相关人员在甲方处工作不足整月的，则按其实际在职天数核算该月服务费。 十三、乙方在人力资源咨询服务费外的另项收费，可在乙方公布之收费标准的基础上给予甲方适当的折扣优惠。另项收费的取费方法、计算标准由双方在议订专项委托契约时个案确定，并记载于个案委托契约。 十四、甲方应指定专人负责联络乙方。该联络人的作用包括但不限于负责向乙方提出服务要求、协调甲方各部门的管理工作、协助乙方履行甲方应尽之合同义务、评价相关人员工作、核定人力资源咨询服务费用。 十五、甲方应保证其用工合法性且保证相关人员之必要的工作条件。包括但不限于提供符合法定规定的劳动安 十六、甲方应保证乙方对在甲方实习处的所有相关人员之工作、生活情况享有知情权。包括但不限于甲方的工 十七、甲方在本合同期内，如遇突发或重大事件应以书面方式客观、真实、全面地陈述事项或问题所涉及的事实及事件，并提供全部相关资料及资讯予以及时告知乙方协助解决。 十八、甲方应在乙方提供服务前，将其所期望的缔约目的及相关要求以书面方式告知乙方。包括但不限于相关人员津贴福利、住宿环境、工作环境、工作内容。乙方代理招聘事务的，甲方应出具乙方要求的授权委托书及相关主体资格证明。 十九、甲方在辞退相关人员或相关相关人员自动离职的，甲方应于 2 个工作日内以书面形式告知乙方予以确

MATLAB工具箱介绍.

MATLAB工具箱介绍 软件Matlab由美国MathWorks, Inc.公司出品，它的前身是C1eveMoler教授(现为美国工程院院士，Mathworks公司首席科学家)为著名的数学软件包LINPACK和EISPACK所写的一个接口程序。经过近20年的发展，目前Matlab已经发展成一个系列产品，包括它的内核及多个可供选择的工具箱。Matlab的工具箱数目不断增加，功能不断改善，这里简要介绍其中的几个。MATLAB 的M文件、工具箱索引和网上资源,可以从https://www.sodocs.net/doc/7a2760852.html,处查找。 (1)通讯工具箱 (Communication ToolboX) ★提供100多个函数及150多个SIMULINK模块，用于系统的仿真和分析 ★可由结构图直接生成可应用的C语言源代码 (2)控制系统工具箱 (Control System Too1box) ★连续系统设计和离散系统设计 ★状态空间和传递函数 ★模型转换 ★频域响应：Bode图、Nyquist图、Nichols图 ★时域响应：冲击响应、阶跃响应、斜波响应等 ★根轨迹、极点配置、LQG (3)金融工具箱 (Financial Loo1boX) ★成本、利润分析，市场灵敏度分析 ★业务量分析及优化 ★偏差分析 ★资金流量估算 ★财务报表

(4)频率域系统辨识工具箱 (Frequency Domain System Identification Toolbox) ★辨识具有未知延迟的连续和离散系统 ★计算幅值／相位、零点／极点的置信区间 ★设计周期激励信号、最小峰值、最优能量谱等 (5)模糊逻辑工具箱 (Fuzzy Logic Too1box) ★友好的交互设计界面 ★自适应神经—模糊学习、聚类以及Sugeno推理 ★支持SIMULINK动态仿真 ★可生成C语言源代码用于实时应用 (6)高阶谱分析工具箱 (Higher—Order Spectral Analysis Toolbox) ★高阶谱估计 ★信号中非线性特征的检测和刻划 ★延时估计 ★幅值和相位重构 ★阵列信号处理 ★谐波重构 (7)图像处理工具箱 (Image Processing Toolbox) ★二维滤波器设计和滤波 ★图像恢复增强 ★色彩、集合及形态操作

人力资源公司有哪些服务项目

人力资源服务管理咨询项目： ◆人员管理 ?组织设计咨询 ?组织优化咨询 ?管理流程建立、规范咨询 ?部门设计咨询 ?部门职责建立咨询 ?岗位设计咨询 ?岗位工作分析咨询 ?岗位评价咨询 ?定岗定编咨询 ◆岗位管理 ?人力资源规划咨询 ?培训诊断咨询 ?培训设计咨询 ?人才测评咨询 ?知识管理咨询 ?职业生涯管理咨询 ?人力资本管理咨询 ?劳动关系管理咨询 人事外包 一、什么是人事代理服务？ 人事代理是人力资源服务机构面向企、事业单位和个人开展的以工资、档案管理和社会保险为核心内容的各项代理服务。 二、人事代理服务的优势及意义 1、企业可以从烦杂的人事管理业务中解脱出来。全身心的投入到企业经营和市场开发中去。 2、企业与代理公司签订人事委托代理协议，从而避免企业因劳动政策不熟悉而产生的劳动争议与劳动纠纷。 3、有极强工作能力和丰富工作经验的专业工作人员提供专业服务，使企业能更好的进入良性运作当中去。 4、与政府职能部门良好的沟通与协调，为劳动者、企业、政府机关架起沟通桥梁。 5、推行人事代理制可以克服“小而全”、“大而全”重复建设造成人力资源浪费的弊端。提高人事管理工作的法治化，社会化和专业化程度。 6、人事代理制度也促进了人才使用权与所有权的分离，使专业技术人员、管理人员割断了以人事档案为核心对单位的依附管理，畅通了企事业单位人员能进能出的渠道。在这种用人机制下员工增加了工作的危机感和责任感，促进他们刻苦学习、努力工作，为单位创造更大的效益。

三、客户委托人事代理服务项目及内容 薪酬福利外包服务介绍： 一、薪酬外包的定义 薪酬外包是指：利用天成人力的专业化技术优势，为客户提供薪资的计算、发放，个税计算、缴纳，以及社会保险的计算、缴纳等服务的过程。根据不同客户的需求，薪酬服务在具体的实施过程中所包含的服务内容可能有所不同。 包括： 1、薪资福利计算及发放 ★根据客户业务需求，灵活设定薪资计算规则。 ★根据员工基本工资的设定，结合请假，加班，调休，绩效考核，其他福利等多种因素，自动准确的计算员工定期的薪资福利。 ★标准快捷的发放途径，及时把薪资发放到员工。 2、个税计算、申报及缴纳 根据国家政策为员工进行个税的计算，申报及缴纳。 3、社保计算、申报及缴纳 结合国家政策及本地社保政策，进行员工的社保计算、申报及缴纳。 4、其他与客户约定的项目 例如考勤，第三方支付等。 5、相关报表的提供 个性化薪资单，薪资总体报告，薪资结构分析等。 二、天成人力薪酬外包的优势 1、专业的服务体系 天成人力的软硬件系统非常完善、通过在线服务及传统服务相结合的模式，为客户提供全方位、多层次、高效率的服务，涵盖从薪资规划，薪资设定，薪资计算，薪资发放的整个传统薪资管理流程。 2、政策优势 在线系统及社保政策中心，掌握最新最全的社保政策及应对方式，为客户提供专业的政策咨询服务，并协助客户完善政策执行情况。 3、成本优势

MA AB模型预测控制工具箱函数

M A T L A B模型预测控制工具箱函数 8.2系统模型建立与转换函数 前面读者论坛了利用系统输入/输出数据进行系统模型辨识的有关函数及使用方法，为时行模型预测控制器的设计，需要对系统模型进行进一步的处理和转换。MATLAB的模型预测控制工具箱中提供了一系列函数完成多种模型转换和复杂系统模型的建立功能。 在模型预测控制工具箱中使用了两种专用的系统模型格式，即MPC状态空间模型和MPC传递函数模型。这两种模型格式分别是状态空间模型和传递函数模型在模型预测控制工具箱中的特殊表达形式。这种模型格式化可以同时支持连续和离散系统模型的表达，在MPC传递函数模型中还增加了对纯时延的支持。表8-2列出了模型预测控制工具箱的模型建立与转换函数。 表8-2模型建立与转换函数 8.2.1模型转换 在MATLAB模型预测工具箱中支持多种系统模型格式。这些模型格式包括： ①通用状态空间模型； ②通用传递函数模型； ③MPC阶跃响应模型； ④MPC状态空间模型；

⑤MPC传递函数模型。 在上述5种模型格式中，前两种模型格式是MATLAB通用的模型格式，在其他控制类工具箱中，如控制系统工具箱、鲁棒控制工具等都予以支持；而后三种模型格式化则是模型预测控制工具箱特有的。其中，MPC状态空间模型和MPC传递函数模型是通用的状态空间模型和传递函数模型在模型预测控制工具箱中采用的增广格式。模型预测控制工具箱提供了若干函数，用于完成上述模型格式间的转换功能。下面对这些函数的用法加以介绍。 1．通用状态空间模型与MPC状态空间模型之间的转换 MPC状态空间模型在通用状态空间模型的基础上增加了对系统输入/输出扰动 和采样周期的描述信息，函数ss2mod()和mod2ss()用于实现这两种模型格式之间的转换。 1）通用状态空间模型转换为MPC状态空间模型函数ss2mod() 该函数的调用格式为 pmod=ss2mod(A,B,C,D) pmod=ss2mod(A,B,C,D,minfo) pmod=ss2mod(A,B,C,D,minfo,x0,u0,y0,f0) 式中，A,B,C,D为通用状态空间矩阵； minfo为构成MPC状态空间模型的其他描述信息，为7个元素的向量，各元素分别定义为： ◆minfo(1)=dt，系统采样周期，默认值为1； ◆minfo(2)=n，系统阶次，默认值为系统矩阵A的阶次； ◆minfo(3)=nu，受控输入的个数，默认值为系统输入的维数； ◆minfo(4)=nd，测量扰的数目，默认值为0； ◆minfo(5)=nw，未测量扰动的数目，默认值为0； ◆minfo(6)=nym，测量输出的数目，默认值系统输出的维数； ◆minfo(7)=nyu，未测量输出的数目，默认值为0； 注：如果在输入参数中没有指定m i n f o，则取默认值。 x0,u0,y0,f0为线性化条件，默认值均为0； pmod为系统的MPC状态空间模型格式。 例8-5将如下以传递函数表示的系统模型转换为MPC状态空间模型。 解：MATLAB命令如下：

模型预测控制

云南大学信息学院学生实验报告 课程名称：现代控制理论 实验题目：预测控制 小组成员：李博（12018000748） 金蒋彪（12018000747） 专业：2018级检测技术与自动化专业

1、实验目的 (3) 2、实验原理 (3) 2.1、预测控制特点 (3) 2.2、预测控制模型 (4) 2.3、在线滚动优化 (5) 2.4、反馈校正 (5) 2.5、预测控制分类 (6) 2.6、动态矩阵控制 (7) 3、MATLAB仿真实现 (9) 3.1、对比预测控制与PID控制效果 (9) 3.2、P的变化对控制效果的影响 (12) 3.3、M的变化对控制效果的影响 (13) 3.4、模型失配与未失配时的控制效果对比 (14) 4、总结 (15) 5、附录 (16) 5.1、预测控制与PID控制对比仿真代码 (16) 5.1.1、预测控制代码 (16) 5.1.2、PID控制代码 (17) 5.2、不同P值对比控制效果代码 (19) 5.3、不同M值对比控制效果代码 (20) 5.4、模型失配与未失配对比代码 (20)

1、实验目的 （1）、通过对预测控制原理的学习，掌握预测控制的知识点。 （2）、通过对动态矩阵控制（DMC）的MATLAB仿真，发现其对直接处理具有纯滞后、大惯性的对象，有良好的跟踪性和较强的鲁棒性，输入已 知的控制模型，通过对参数的选择，来获得较好的控制效果。 （3）、了解matlab编程。 2、实验原理 模型预测控制(Model Predictive Control，MPC)是20世纪70年代提出的一种计算机控制算法，最早应用于工业过程控制领域。预测控制的优点是对数学模型要求不高，能直接处理具有纯滞后的过程，具有良好的跟踪性能和较强的抗干扰能力，对模型误差具有较强的鲁棒性。因此，预测控制目前已在多个行业得以应用，如炼油、石化、造纸、冶金、汽车制造、航空和食品加工等，尤其是在复杂工业过程中得到了广泛的应用。在分类上，模型预测控制(MPC)属于先进过程控制，其基本出发点与传统PID控制不同。传统PID控制，是根据过程当前的和过去的输出测量值与设定值之间的偏差来确定当前的控制输入，以达到所要求的性能指标。而预测控制不但利用当前时刻的和过去时刻的偏差值，而且还利用预测模型来预估过程未来的偏差值，以滚动优化确定当前的最优输入策略。因此，从基本思想看，预测控制优于PID控制。 2.1、预测控制特点 首先，对于复杂的工业对象。由于辨识其最小化模型要花费很大的代价，往往给基于传递函数或状态方程的控制算法带来困难，多变量高维度复杂系统难以建立精确的数学模型工业过程的结构、参数以及环境具有不确定性、时变性、非线性、强耦合，最优控制难以实现。而预测控制所需要的模型只强调其预测功能，不苛求其结构形式，从而为系统建模带来了方便。在许多场合下，只需测定对象的阶跃或脉冲响应，便可直接得到预测模型，而不必进一步导出其传递函数或状

QA五大工具和QC七大工具45798

质量体系工程师是管理方向，关系公司规运营体系的； 质量工程师是从事技术质量和服务质量等的研究、管理、监督、检查、检验、分析、鉴定等工作。 两个是不同概念！ QA是英文quality assurance中文含义是质量保证 QC是英文QUALITY CONTROL中文意义是品质控制 质量体系五大工具 APQP（Advanced Product Quality Planning）即产品质量先期策划 SPC统计过程控制（Statistical Process Control） MSA测量系统分析Measurement System Analysis FMEA潜在失效模式及后果分析Failure Mode and Effects Analysis PPAP:生产件批准程序(Production part approval process) 质量体系五大工具 APQP（Advanced Product Quality Planning）即产品质量先期策划,是一种结构化的方法，用来确定和制定确保某产品使顾客满意所需的步骤。产品质量策划的目标是促进与所涉及的每一个人的联系，以确保所要求的步骤按时完成。有效的产品质量策划依赖于公司高层管理者对努力达到使顾客满意这一宗旨的承诺。产品质量策划有如下的益处：◆引导资源，使顾客满意； ◆促进对所需更改的早期识别； ◆避免晚期更改； ◆以最低的成本及时提供优质产品。 SPC（Statistical Process Control）即统计过程控制，主要是指应用统计分析技术对生产过程进行适时监控，科学区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动，从而对生产过程的异常趋势提出预警，以便生产管理人员及时采取措施，消除异常，恢复过程的稳定从而达到提高和控制质量的目的。 SPC非常适用于重复性的生产过程，它能够帮助组织对过程作出可靠的评估，确定过程的统计控制界限判断过程是否失控和过程是否有能力；为过程提供一个早期报警系统，及时监控过程的情况，以防止废品的产生，减少对常规检验的依赖性，定时以观察以及系统的测量方法替代大量检测和验证工作。

人力资源管理制度：第二章 人力资源管理咨询服务

人力资源服务管理制度 第一章总则 为保证公司人力资源服务业务的规范化、标准化，提升服务质量和效率，依据人力资源服务国家标准的相关内容制定本制度。 第二章人力资源管理咨询 第一条、服务内容 1、人力资源战略规划设计，内容包括： 1) 组织环境分析； 2) 人力资源需求预测； 3) 人力资源供给分析； 4) 人力资源管理制度设计与完善； 5) 制定规划实施方案。 2、组织结构设计与工作分析，内容包括： 1) 组织结构设计； 2) 职责体系设计； 3) 职位价值评估； 4) 职位描述设计。 3、招聘甄选计划的设计，内容包括： 1) 人员招聘体系构建； 2) 招聘计划的设计与指导； 3) 内部竞聘的组织指导； 4) 素质测评； 5) 员工背景调查。 4、绩效评估和管理体系设计，内容包括： 1) 目标管理体系； 2) 关键业绩指标体系构建； 3) 员工绩效考核制度设计； 4) 绩效管理方案实施指导。 5、薪酬福利管理体系设计，内容包括： 1) 薪酬定位与薪酬策略规划； 2) 薪酬结构设计； 3) 薪酬管理制度设计； 4) 法定福利政策咨询； 5) 雇员福利体系设计。 6、培训体系设计与开发，内容包括： 1) 培训需求分析； 2) 培训计划与实施方案设计； 3) 培训体系课程开发； 4) 培训效果评估。

7、职业生涯规划与发展，内容包括： 1) 职业生涯管理方案设计； 2) 员工职业生涯规划； 3) 员工职业倾向测试； 4) 职业生涯指导课程。 8、组织发展方案设计，内容包括： 1）企业战略共识与分解； 2）组织管控体系设计； 3）组织流程梳理； 4）组织管理变革方案设计与实施指导。 9、组织文化氛围塑造，内容包括： 1）组织文化基因梳理及提取； 2）组织文化诊断； 3）组织文化宣贯方案设计； 4）员工手册制作； 5）团队行为干预和组织协同。 第二条、业务流程 1、项目需求确认 1) 客户沟通 a) 沟通前的准备。沟通前的准备包括以下内容： A) 确定参与沟通的咨询顾问； B) 拟定服务说明； C) 了解客户基本情况及相关行业业务特点； D) 编制咨询访谈提纲及调查表。 b) 沟通过程。沟通过程包括以下内容： A) 向客户介绍机构及咨询顾问； B) 倾听客户陈述，了解客户需求； C) 回应客户提出的问题； D) 详细记录关键信息，并对不足信息补充提问。 2) 制定咨询建议方案。制定咨询建议方案的流程： a) 整理、归纳访谈记录； b) 讨论、分析客户需求； c) 撰写项目建议。内容包括但不限于项目需求分析与设计思路、咨询方法和技术工具、项目团队介绍、确定项目目标和周期、项目报价。 3) 签订协议 与客户签订协议。内容包括但不限于服务项目概述及要求、双方权利和义务、收费标准、付费方式、保密义务、违约责任及争议处理。 4) 建立项目日志 建立项目日志并对提供服务的全过程做好记录。 2、项目准备 1）成立项目组 a）确定项目经理 项目经理应具有三年以上项目咨询的经历，全面掌握人力资源管理咨询服务各模块

神经网络模型预测控制器

神经网络模型预测控制器 摘要：本文将神经网络控制器应用于受限非线性系统的优化模型预测控制中，控制规则用一个神经网络函数逼近器来表示，该网络是通过最小化一个与控制相关的代价函数来训练的。本文提出的方法可以用于构造任意结构的控制器，如减速优化控制器和分散控制器。 关键字：模型预测控制、神经网络、非线性控制 1.介绍 由于非线性控制问题的复杂性，通常用逼近方法来获得近似解。在本文中，提出了一种广泛应用的方法即模型预测控制（MPC），这可用于解决在线优化问题，另一种方法是函数逼近器，如人工神经网络，这可用于离线的优化控制规则。 在模型预测控制中，控制信号取决于在每个采样时刻时的想要在线最小化的代价函数，它已经广泛地应用于受限的多变量系统和非线性过程等工业控制中[3,11,22]。MPC方法一个潜在的弱点是优化问题必须能严格地按要求推算，尤其是在非线性系统中。模型预测控制已经广泛地应用于线性MPC问题中[5]，但为了减小在线计算时的计算量，该部分的计算为离线。一个非常强大的函数逼近器为神经网络，它能很好地用于表示非线性模型或控制器，如文献[4,13,14]。基于模型跟踪控制的方法已经普遍地应用在神经网络控制，这种方法的一个局限性是它不适合于不稳定地逆系统，基此本文研究了基于优化控制技术的方法。 许多基于神经网络的方法已经提出了应用在优化控制问题方面，该优化控制的目标是最小化一个与控制相关的代价函数。一个方法是用一个神经网络来逼近与优化控制问题相关联的动态程式方程的解[6]。一个更直接地方法是模仿MPC方法，用通过最小化预测代价函数来训练神经网络控制器。为了达到精确的MPC技术，用神经网络来逼近模型预测控制策略，且通过离线计算[1,7.9,19]。用一个交替且更直接的方法即直接最小化代价函数训练网络控制器代替通过训练一个神经网络来逼近一个优化模型预测控制策略。这种方法目前已有许多版本，Parisini[20]和Zoppoli[24]等人研究了随机优化控制问题，其中控制器作为神经网络逼近器的输入输出的一个函数。Seong和Widrow[23]研究了一个初始状态为随机分配的优化控制问题，控制器为反馈状态，用一个神经网络来表示。在以上的研究中，应用了一个随机逼近器算法来训练网络。Al-dajani[2]和Nayeri等人[15]提出了一种相似的方法，即用最速下降法来训练神经网络控制器。 在许多应用中，设计一个控制器都涉及到一个特殊的结构。对于复杂的系统如减速控制器或分散控制系统，都需要许多输入与输出。在模型预测控制中，模型是用于预测系统未来的运动轨迹，优化控制信号是系统模型的系统的函数。因此，模型预测控制不能用于定结构控制问题。不同的是，基于神经网络函数逼近器的控制器可以应用于优化定结构控制问题。 在本文中，主要研究的是应用于非线性优化控制问题的结构受限的MPC类型[20,2,24,23,15]。控制规则用神经网络逼近器表示，最小化一个与控制相关的代价函数来离线训练神经网络。通过将神经网络控制的输入适当特殊化来完成优化低阶控制器的设计，分散和其它定结构神经网络控制器是通过对网络结构加入合适的限制构成的。通过一个数据例子来评价神经网络控制器的性能并与优化模型预测控制器进行比较。 2.问题表述 考虑一个离散非线性控制系统： 其中为控制器的输出，为输入，为状态矢量。控制

MATLAB模型预测控制工具箱函数

M A T L A B模型预测控制 工具箱函数 TTA standardization office【TTA 5AB- TTAK 08- TTA 2C】

M A T L A B模型预测控制工具箱函数 系统模型建立与转换函数 前面读者论坛了利用系统输入/输出数据进行系统模型辨识的有关函数及使用方法，为时行模型预测控制器的设计，需要对系统模型进行进一步的处理和转换。MATLAB的模型预测控制工具箱中提供了一系列函数完成多种模型转换和复杂系统模型的建立功能。 在模型预测控制工具箱中使用了两种专用的系统模型格式，即MPC状态空间模型和MPC传递函数模型。这两种模型格式分别是状态空间模型和传递函数模型在模型预测控制工具箱中的特殊表达形式。这种模型格式化可以同时支持连续和离散系统模型的表达，在MPC传递函数模型中还增加了对纯时延的支持。表8-2列出了模型预测控制工具箱的模型建立与转换函数。 表8-2 模型建立与转换函数 模型转换 在MATLAB模型预测工具箱中支持多种系统模型格式。这些模型格式包括： ①通用状态空间模型； ②通用传递函数模型； ③MPC阶跃响应模型； ④MPC状态空间模型； ⑤MPC传递函数模型。

在上述5种模型格式中，前两种模型格式是MATLAB通用的模型格式，在其他控制类工具箱中，如控制系统工具箱、鲁棒控制工具等都予以支持；而后三种模型格式化则是模型预测控制工具箱特有的。其中，MPC状态空间模型和MPC传递函数模型是通用的状态空间模型和传递函数模型在模型预测控制工具箱中采用的增广格式。模型预测控制工具箱提供了若干函数，用于完成上述模型格式间的转换功能。下面对这些函数的用法加以介绍。 1．通用状态空间模型与MPC状态空间模型之间的转换 MPC状态空间模型在通用状态空间模型的基础上增加了对系统输入/输出扰动和采样周期的描述信息，函数ss2mod()和mod2ss()用于实现这两种模型格式之间的转换。 1）通用状态空间模型转换为MPC状态空间模型函数ss2mod() 该函数的调用格式为 pmod= ss2mod(A,B,C,D) pmod= ss2mod(A,B,C,D,minfo) pmod= ss2mod(A,B,C,D,minfo,x0,u0,y0,f0) 式中，A, B, C, D为通用状态空间矩阵； minfo为构成MPC状态空间模型的其他描述信息，为7个元素的向量，各元素分别定义为： ◆minfo(1)=dt，系统采样周期，默认值为1； ◆minfo(2)=n，系统阶次，默认值为系统矩阵A的阶次； ◆minfo(3)=nu，受控输入的个数，默认值为系统输入的维数； ◆minfo(4)=nd，测量扰的数目，默认值为0； ◆minfo(5)=nw，未测量扰动的数目，默认值为0； ◆minfo(6)=nym，测量输出的数目，默认值系统输出的维数； ◆minfo(7)=nyu，未测量输出的数目，默认值为0； 注：如果在输入参数中没有指定m i n f o，则取默认值。 x0, u0, y0, f0为线性化条件，默认值均为0； pmod为系统的MPC状态空间模型格式。 例8-5将如下以传递函数表示的系统模型转换为MPC状态空间模型。 解：MATLAB命令如下：

Matlab各工具箱功能简介(部分)

Ｔoolbox工具箱 序号工具箱备注 一、数学、统计与优化 1 Symbolic Math Toolbox 符号数学工具箱 Symbolic Math Toolbox?提供用于求解和推演符号运算表达式以及执行可变精度算术的函数。您可以通过分析执行微分、积分、化简、转换以及方程求解。另外，还可以利用符号运算表达式为MATLAB?、Simulink?和Simscape?生成代码。 Symbolic Math Toolbox 包含MuPAD?语言，并已针对符号运算表达式的处理和执行进行优化。该工具箱备有MuPAD 函数库，其中包括普通数学领域的微积分和线性代数，以及专业领域的数论和组合论。此外，还可以使用MuPAD 语言编写自定义的符号函数和符号库。MuPAD 记事本支持使用嵌入式文本、图形和数学排版格式来记录符号运算推导。您可以采用HTML 或PDF 的格式分享带注释的推导。 2 Partial Differential Euqation Toolbox 偏微分方程工具箱 偏微分方程工具箱?提供了用于在2D，3D求解偏微分方程（PDE）以及一次使用有限元分析。它可以让你指定和网格二维和三维几何形状和制定边界条件和公式。你能解决静态，时域，频域和特征值问题在几何领域。功能进行后处理和绘图效果使您能够直观地探索解决方案。 你可以用偏微分方程工具箱，以解决从标准问题，如扩散，传热学，结构力学，静电，静磁学，和AC电源电磁学，以及自定义，偏微分方程的耦合系统偏微分方程。 3 Statistics Toolbox 统计学工具箱

4 Curve Fitting Toolbox 曲线拟合工具箱 Curve Fitting Toolbox?提供了用于拟合曲线和曲面数据的应用程序和函数。使用该工具箱可以执行探索性数据分析，预处理和后处理数据，比较候选模型，删除偏值。您可以使用随带的线性和非线性模型库进行回归分析，也可以指定您自行定义的方程式。该库提供了优化的解算参数和起始条件，以提高拟合质量。该工具箱还提供非参数建模方法，比如样条、插值和平滑。 在创建一个拟合之后，您可以运用多种后处理方法进行绘图、插值和外推，估计置信区间，计算积分和导数。 5 Optimization Toolbox 优化工具箱 Optimization Toolbox?提供了寻找最小化或最大化目标并同时满足限制条件的函数。工具箱中包括了线性规划、混合整型线性规划、二次规划、非线性优化、非线性最小二乘的求解器。您可以使用这些求解器寻找连续与离散优化问题的解决方案、执行折衷分析、以及将优化的方法结合到其算法和应用程序中。 6 Global Optimization Toolbox 全局优化工具箱 Global Optimization Toolbox 所提供的方法可为包含多个极大值或极小值的问题搜索全局解。它包含全局搜索、多初始点、模式搜索、遗传算法和模拟退火求解器。对于目标

人力资源咨询服务协议

编号：_______________ 本资料为word版本，可以直接编辑和打印，感谢您的下载 人力资源咨询服务协议 甲方：___________________ 乙方：___________________ 日期：___________________

合同编号： 甲方： 地址： 乙方： 地址： 双方作为长期的战略合作伙伴，甲方委托乙方为其提供战略及人才资源管理咨询服务，双方经协商一致，达成如下协议： 一、合作内容： 1、乙方根据甲方公司的实际现状及未来的发展设想，为甲方提供以下咨询服务: 1) 企业管理诊断 2) 企业发展战略梳理、品牌定位及产品设计 3) 上市辅导 4) 组织管控体系设计 5) 流程与制度体系 6) 人力资源系统建设 7) 核心岗位招募 2、双方合作过程中涉及的其他咨询服务，以双方书面约定为准，并不在另行收费 二、合作期限： 1、本协议自双方签订之日起有效期一年；

2、本协议到期时，如双方无书面约定终止，本协议自动延期。 、甲方的权利和义务 1、甲方可以根据公司发展需要，向乙方提出具体的咨询要求，双方共同讨论确定咨询的进度和成果结构。 2、甲方知悉，乙方提供的咨询成果需要甲方人员进行具体的实施和执行。如无乙方责任甲方都应按期向乙方支付服务费；由于乙方的原因，服务期限顺延。 3、双方合作期间，乙方的咨询顾问（包括外部邀请专家）赴甲方所在地提供咨询服务时，甲方仅承担合理的差旅费用（交通、食宿）。在每个阶段，乙方应派驻场顾问不少于10人天，累计年驻场不少于50人天。 4、乙方为甲方提供的咨询顾问及团队成员须在 ____________________________ 曾有5年以上 工作经验。 四、乙方的权利和义务 1、执行本合同规定，向甲方提供以下最终成果（包括不限于）： (1)《企业管理诊断报告》ppt版 2）《企业发展战略梳理报告》ppt版 3）《组织管控体系设计报告》ppt版、word版 4）《部门职能分工职责界定报告》 （集团/设计院/） ppt版、word版 （5）《岗位设计和岗位职责说明书》 （集团/设计院）ppt版、word版 （6）《流程设计报告》ppt版、word版 （7）《制度设计报告或文件汇编》word版 （8）《人力资源管理手册》word版

模型预测控制快速求解算法

模型预测控制快速求解算法 模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）是一种基于在线计算的控制优化算法，能够统一处理带约束的多参数优化控制问题。当被控对象结构和环境相对复杂时，模型预测控制需选择较大的预测时域和控制时域，因此大大增加了在线求解的计算时间，同时降低了控制效果。从现有的算法来看，模型预测控制通常只适用于采样时间较大、动态过程变化较慢的系统中。因此，研究快速模型预测控制算法具有一定的理论意义和应用价值。 虽然MPC方法为适应当今复杂的工业环境已经发展出各种智能预测控制方法，在工业领域中也得到了一定应用，但是算法的理论分析和实际应用之间仍然存在着一定差距，尤其在多输入多输出系统、非线性特性及参数时变的系统和结果不确定的系统中。预测控制方法发展至今，仍然存在一些问题，具体如下： ①模型难以建立。模型是预测控制方法的基础，因此建立的模型越精确，预测控制效果越好。尽管模型辨识技术已经在预测控制方法的建模过程中得以应用，但是仍无法建立非常精确的系统模型。 ②在线计算过程不够优化。预测控制方法的一大特征是在线优化，即根据系统当前状态、性能指标和约束条件进行在线计算得到当前状态的控制律。在在线优化过程中，当前的优化算法主要有线性规划、二次规划和非线性规划等。在线性系统中，预测控制的在线计算过程大多数采用二次规划方法进行求解，但若被控对象的输入输出个数较多或预测时域较大时，该优化方法的在线计算效率也会无法满足系统快速性需求。而在非线性系统中，在线优化过程通常采用序列二次优化算法，但该方法的在线计算成本相对较高且不能完全保证系统稳定，因此也需要不断改进。 ③误差问题。由于系统建模往往不够精确，且被控系统中往往存在各种干扰，预测控制方法的预测值和实际值之间一定会产生误差。虽然建模误差可以通过补偿进行校正，干扰误差可以通过反馈进行校正，但是当系统更复杂时，上述两种校正结合起来也无法将误差控制在一定范围内。 模型预测控制区别于其它算法的最大特征是处理多变量多约束线性系统的能力，但随着被控对象的输入输出个数的增多，预测控制方法为保证控制输出的精确性，往往会选取较大的预测步长和控制步长，但这样会大大增加在线优化过程的计算量，从而需要更多的计算时间。因此，预测控制方法只能适用于采样周