Python 利用移动视界估计修正参数的矩阵运算

我最近开始尝试用GEKKO进行移动地平线估计。我指定的操纵变量用于我的模型中的热平衡方程，我对模型中的矩阵运算有一些问题

示例代码：

from gekko import GEKKO
import numpy as np

#creating a sample array of input values
nt = 51
u_meas = np.zeros(nt)
u_meas[3:10] = 1.0
u_meas[10:20] = 2.0
u_meas[20:40] = 0.5
u_meas[40:] = 3.0

p = GEKKO(remote=False)
p.time = np.linspace(0,10,nt)

n = 1 #process model order

#designating u as my input, and that I'm going to be using these measurements to estimate my parameters with MHE
p.u = p.MV(value=u_meas)
p.u.FSTATUS=1

#parameters I'm looking to modulate
p.K = p.FV(value=1, lb = 1, ub = 3) #gain
p.tau = p.FV(value=5, lb = 1, ub = 10) #time constant

p.x = [p.Intermediate(p.u)]

#constants within the model that do not change
X_O2 = 0.5
X_SiO2 = 0.25
X_N2 = 0.1
m_feed = 100

#creating an array with my feed separated into components. This creates a 1D array with the individual feed streams of my components. 
mdot_F_i = (np.tile(m_feed,3)*np.array([X_O2, X_SiO2, X_N2])

#at this point, I want to add my MV values to the end of my component feed array for later heat and mass balance equations. Normally, in my previous model without MHE, I would put

mdot_c_i = np.concatenate(mdot_F_i, x, (other MV variables after))

但是，既然u是GEKKO中指定的MV，而不是一个设定值，那么我在mdot_c_I行中得到一个错误，该错误表示索引0处的数组具有一维，而索引1处的数组具有二维

我猜我必须指定mdot_c_I作为Gekko中的中间变量。我尝试了两种不同的变体，交替指定mdot_c_I作为中间变量，并尝试仅使用MV的值；然而，我一直在犯这个错误

有没有人经历过类似的问题

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谢谢大家!

您可以使用

np.append（）

而不是

np.concatenate（）

来解决此问题。尝试以下方法：

mdot\u c\u i=np.append（mdot\u F\u i，p.u）

如果你想试试的话，这里有一个最简单完整的例子

将numpy导入为np
从gekko进口gekko
m=GEKKO（远程=False）
x=m.Array（m.Var，3，lb=-10，ub=10）
y=m.Var（5，磅=5，磅=5）
z=np.append（x，y）
m、 最小化（np.dot（[1,1，-1,1]，z））
m、 求解（disp=False）
打印（[z中的zi的zi.value[0]）
#解决方案：[-10.0，-10.0，10.0，-5.0]

Gekko变量需要存储为对象，而不是数值。该错误可能是因为

np.concatenate（）

函数试图访问Gekko操纵变量数据

p.u.value

的长度，以连接这些值，而不是将

p.u

作为对象连接