Преобразуйте неограниченный контроллер MPC в линейную систему пространства состояний
sys = ss(MPCobj)
sys = ss(MPCobj,signals)
sys = ss(MPCobj,signals,ref_preview,md_preview)
[sys,ut]
= ss(MPCobj)
Команда ss возвращает линейный контроллер в форме пространства состояний. Контроллер эквивалентен традиционному (неявному) контроллеру MPC MPCobj, когда никакие ограничения не активны. Можно затем использовать программное обеспечение Control System Toolbox™ для анализа чувствительности и других диагностических вычислений.
sys = ss(MPCobj)sys.
x (k + 1) = A x (k) + B ym (k)
u (k) = C x (k) + D ym (k)
где ym является вектором измеренных выходных параметров объекта, и u является вектором переменных, которыми управляют. Временем выборки контроллера sys является MPCobj.Ts.
Векторный x включает состояния наблюдателя (объект + воздействие + шумовые образцовые состояния) и предыдущая переменная u, которой управляют (k-1).
sys = ss(MPCobj,signals)sys.
Полная форма контроллера MPC имеет следующую структуру:
x (k + 1) = A x (k) + B ym (k) + Br r (k) + Bv v (k) + But utarget (k) + Boff
u (k) = C x (k) + D ym (k) + Dr r (k) + Dv v (k) + Dut utarget (k) + Doff
Здесь:
r является вектором заданных значений и для измеренного и для неизмеренного объекта выходные параметры
v является вектором измеренных воздействий.
utarget является вектором предпочтительных значений для переменных, которыми управляют.
Задайте signals как вектор символов или строку с любой комбинацией, которая содержит один или несколько следующих символов:
R Выведите ссылки
V Измеренные воздействия
O Сместите условия
T Введите цели
Например, чтобы получить контроллер, который сопоставляет [ym; r; v] к u, используйте:
sys = ss(MPCobj,'rv');
В общем случае ненулевых смещений y m, r, v и цель u должны быть интерпретированы как различие между вектором и соответствующим смещением. Смещения могут быть ненулевыми, MPCobj.Model.Nominal.Y, или MPCobj.Model.Nominal.U являются ненулевыми.
Векторы Boff и Doff являются постоянными условиями. Они являются ненулевыми, если и только если MPCobj.Model.Nominal.DX является ненулевым (непрерывно-разовые модели прогноза), или MPCobj.Model.Nominal.Dx-MPCobj.Model.Nominal.X является ненулевым (модели прогноза дискретного времени). Другими словами, когда Nominal.X представляет состояние равновесия, B прочь, D прочь нуль.
Только следующие поля MPCobj используются при вычислении модели в пространстве состояний: Model, PredictionHorizon, ControlHorizon, Ts, Weights.
sys = ss(MPCobj,signals,ref_preview,md_preview)ref_preview = 'on', то матрицы Br и Dr умножают целую ссылочную последовательность:
x (k + 1) = A x (k) + B ym (k) + Br [r (k); r (k + 1);...; r (k + p – 1)] +...
u (k) = C x (k) + D ym (k) + Dr [r (k); r (k + 1);...; r (k + p – 1)] +...
Так же, если флаг md_preview='on', то матрицы Bv и Dv умножают целую измеренную последовательность воздействия:
x (k + 1) = A x (k) +... + Bv [v (k); v (k + 1);...; v (k + p)] +...
u (k) = C x (k) +... + Dv [v (k); v (k + 1);...; v (k + p)] +...
[ также возвращает входные целевые значения для полной формы контроллера. sys,ut]
= ss(MPCobj)
ut возвращен, когда вектор удваивается, [utarget(k); utarget(k+1); ... utarget(k+h)].
Здесь:
h Максимальная длина предварительно просмотренных входных параметров; то есть, h = max(length(MPCobj.ManipulatedVariables(:).Target))
utarget — Различие между входной целью и соответствующими входными смещениями; то есть, MPCobj.ManipulatedVariables(:).Targets - MPCobj.Model.Nominal.U