Моделируйте нелинейные образцовые прогнозирующие контроллеры
Model Predictive Control Toolbox
Блок Nonlinear MPC Controller моделирует нелинейный образцовый прогнозирующий контроллер. В каждом интервале управления блок вычисляет перемещения оптимального управления путем решения проблемы нелинейного программирования. Для получения дополнительной информации о нелинейном MPC смотрите Нелинейный MPC.
Чтобы использовать этот блок, необходимо сначала создать объект nlmpc в рабочей области MATLAB®.
Ни один из Нелинейного Контроллера MPC параметры блоков не является настраиваемым.
x входной параметрТекущие состояния модели прогноза, заданные как векторный сигнал длины Nx, где Nx является количеством состояний модели прогноза. Поскольку нелинейный контроллер MPC не выполняет оценку состояния, необходимо или измерить или оценить текущие состояния модели прогноза в каждом интервале управления.
ref — Model значения ссылки выводаОбъект выходные значения ссылки, заданные как вектор - строка, сигнализирует или матричный сигнал.
Чтобы использовать те же ссылочные значения через горизонт прогноза, соедините ref с сигналом вектора - строки с элементами NY, где Ny является количеством выходных переменных. Каждый элемент задает ссылку для выходной переменной.
Чтобы отличаться ссылки по горизонту прогноза (предварительный просмотр) со времени k ко времени k +p-1, соедините ref с матричным сигналом со столбцами Ny и до строк p. Здесь, k является текущим временем, и p является горизонтом прогноза. Каждая строка содержит ссылки для одного шага горизонта прогноза. Если вы задаете меньше, чем строки p, итоговые ссылки используются для остающихся шагов горизонта прогноза.
last_mv — Управляющие сигналы используются на объекте в предыдущем интервале управленияУправляющие сигналы использовали на объекте в предыдущем интервале управления, заданном как векторный сигнал lengthNmv, где Nmv является количеством переменных, которыми управляют.
Соединитесь last_mv к сигналам мВ на самом деле применился к объекту в предыдущем интервале управления. Как правило, эти сигналы мВ являются значениями, сгенерированными контроллером, хотя это не всегда имеет место. Например, если ваш контроллер является оффлайновым и рабочим в режиме отслеживания; то есть, контроллер вывел, не управляет объектом, затем питание фактического управляющего сигнала к last_mv может помочь достигнуть передачи bumpless, когда контроллер переключается назад онлайн.
md — входной параметрЕсли ваши модели контроллеров измерили воздействия, включают этот входной порт и соединяют вектор - строку или матричный сигнал. Если ваш контроллер измерил воздействия, необходимо включить этот порт.
Чтобы использовать те же измеренные значения воздействия через горизонт прогноза, соедините md с сигналом вектора - строки с элементами Nmd, где Nmd является количеством переменных, которыми управляют. Каждый элемент задает значение для измеренного воздействия.
Чтобы отличаться воздействия по горизонту прогноза (предварительный просмотр) со времени k ко времени k +p-1, соедините md с матричным сигналом со столбцами Nmd и до строк p. Здесь, k является текущим временем, и p является горизонтом прогноза. Каждая строка содержит воздействия для одного шага горизонта прогноза. Если вы задаете меньше, чем строки p, итоговые воздействия используются для остающихся шагов горизонта прогноза.
params — Дополнительные параметрыЕсли ваш диспетчер использует дополнительные параметры в ее модели прогноза, пользовательской функции стоимости или пользовательских ограничительных функциях, включите этот входной порт и соедините сигнал шины параметра с элементами Np, где Np является количеством параметров. Для получения дополнительной информации о создании сигнала шины параметра смотрите createParameterBus. Контроллер, передает эти параметры ее образцовым функциям, функции стоимости, ограничительным функциям и Функциям Якоби.
Если ваш диспетчер не использует дополнительные параметры, необходимо отключить params.
Чтобы включить этот порт, выберите параметр Model parameters.
mv.target — ManipulatedЧтобы задать переменные цели, которыми управляют, включите этот входной порт и соедините вектор - строку или матричный сигнал.
Чтобы использовать те же переменные цели, которыми управляют, через горизонт прогноза, соедините mv.target с сигналом вектора - строки с элементами Nmv, где Nmv является количеством переменных, которыми управляют. Каждый элемент задает цель для переменной, которой управляют.
Чтобы отличаться цели по горизонту прогноза (предварительный просмотр) со времени k ко времени k +p-1, соедините mv.target с матричным сигналом со столбцами Nmv и до строк p. Здесь, k является текущим временем, и p является горизонтом прогноза. Каждая строка содержит цели для одного шага горизонта прогноза. Если вы задаете меньше, чем строки p, итоговые цели используются для остающихся шагов горизонта прогноза.
Чтобы включить этот порт, выберите параметр Targets for manipulated variables.
ymin Минимальные ограничения выходной переменнойЧтобы задать минимальные ограничения выходной переменной во время выполнения, включите этот входной порт. Если этот порт отключен, блок использует нижние границы, заданные в свойстве OutputVariables.Min его объекта контроллера.
Использовать то же самое перепрыгивает через горизонт прогноза, подключение y.min к сигналу вектора - строки с элементами Ny, где Ny является количеством выходных параметров. Каждый элемент задает нижнюю границу для выходной переменной.
Чтобы отличаться границы по горизонту прогноза со времени k ко времени k +p-1, соедините y.min с матричным сигналом со столбцами Ny и до строк p. Здесь, k является текущим временем, и p является горизонтом прогноза. Каждая строка содержит границы для одного шага горизонта прогноза. Если вы задаете меньше, чем строки p, границы в итоговой строке запрашивают остаток от горизонта прогноза.
Чтобы включить этот порт, выберите параметр Lower OV limits.
ymax Максимальные ограничения выходной переменнойЧтобы задать максимальные ограничения выходной переменной во время выполнения, включите этот входной порт. Если этот порт отключен, блок использует верхние границы, заданные в свойстве OutputVariables.Min его объекта контроллера.
Использовать то же самое перепрыгивает через горизонт прогноза, подключение y.max к сигналу вектора - строки с элементами Ny, где Ny является количеством выходных параметров. Каждый элемент задает верхнюю границу для выходной переменной.
Чтобы отличаться границы по горизонту прогноза со времени k ко времени k +p-1, соедините y.max с матричным сигналом со столбцами Ny и до строк p. Здесь, k является текущим временем, и p является горизонтом прогноза. Каждая строка содержит границы для одного шага горизонта прогноза. Если вы задаете меньше, чем строки p, границы в итоговой строке запрашивают остаток от горизонта прогноза.
Чтобы включить этот порт, выберите параметр Upper OV limits.
mv.min — Минимальные переменные ограничения, которыми управляют,Чтобы задать минимальные переменные ограничения во время выполнения, которыми управляют, включите этот входной порт. Если этот порт отключен, блок использует нижние границы, заданные в свойстве ManipulatedVariables.Min его объекта контроллера.
Использовать то же самое перепрыгивает через горизонт прогноза, подключение mv.min к сигналу вектора - строки с элементами Nmv, где Nmv является количеством выходных параметров. Каждый элемент задает нижнюю границу для переменной, которой управляют.
Чтобы отличаться границы по горизонту прогноза со времени k ко времени k +p-1, соедините mv.min с матричным сигналом со столбцами Ny и до строк p. Здесь, k является текущим временем, и p является горизонтом прогноза. Каждая строка содержит границы для одного шага горизонта прогноза. Если вы задаете меньше, чем строки p, границы в итоговой строке запрашивают остаток от горизонта прогноза.
Чтобы включить этот порт, выберите параметр Lower MV limits.
mv.max — Максимальные переменные ограничения, которыми управляют,Чтобы задать максимальные переменные ограничения во время выполнения, которыми управляют, включите этот входной порт. Если этот порт отключен, блок использует верхние границы, заданные в свойстве ManipulatedVariables.Min его объекта контроллера.
Использовать то же самое перепрыгивает через горизонт прогноза, подключение mv.max к сигналу вектора - строки с элементами Nmv, где Nmv является количеством выходных параметров. Каждый элемент задает верхнюю границу для переменной, которой управляют.
Чтобы отличаться границы по горизонту прогноза со времени k ко времени k +p-1, соедините mv.max с матричным сигналом со столбцами Ny и до строк p. Здесь, k является текущим временем, и p является горизонтом прогноза. Каждая строка содержит границы для одного шага горизонта прогноза. Если вы задаете меньше, чем строки p, границы в итоговой строке запрашивают остаток от горизонта прогноза.
Чтобы включить этот порт, выберите параметр Upper MV limits.
dmv.min — Минимальные ограничения с плавающей ставкой, которыми управляют,Чтобы задать минимальные ограничения с плавающей ставкой во время выполнения, которыми управляют, включите этот входной порт. Если этот порт отключен, блок использует нижние границы, заданные в свойстве ManipulatedVariable.RateMin его объекта контроллера. границы dmv.min должны быть неположительными.
Использовать то же самое перепрыгивает через горизонт прогноза, подключение dmv.min к сигналу вектора - строки с элементами Nmv, где Nmv является количеством выходных параметров. Каждый элемент задает нижнюю границу для плавающего курса, которым управляют, изменения.
Чтобы отличаться границы по горизонту прогноза со времени k ко времени k +p-1, соедините dmv.min с матричным сигналом со столбцами Ny и до строк p. Здесь, k является текущим временем, и p является горизонтом прогноза. Каждая строка содержит границы для одного шага горизонта прогноза. Если вы задаете меньше, чем строки p, границы в итоговой строке запрашивают остаток от горизонта прогноза.
Чтобы включить этот порт, выберите параметр Lower MVRate limits.
dmv.max — Максимальные ограничения с плавающей ставкой, которыми управляют,Чтобы задать максимальные ограничения с плавающей ставкой во время выполнения, которыми управляют, включите этот входной порт. Если этот порт отключен, блок использует верхние границы, заданные в свойстве ManipulatedVariables.RateMax его объекта контроллера. границы dmv.max должны быть неотрицательными.
Использовать то же самое перепрыгивает через горизонт прогноза, подключение dmv.max к сигналу вектора - строки с элементами Nmv, где Nmv является количеством выходных параметров. Каждый элемент задает верхнюю границу для плавающего курса, которым управляют, изменения.
Чтобы отличаться границы по горизонту прогноза со времени k ко времени k +p-1, соедините dmv.max с матричным сигналом со столбцами Ny и до строк p. Здесь, k является текущим временем, и p является горизонтом прогноза. Каждая строка содержит границы для одного шага горизонта прогноза. Если вы задаете меньше, чем строки p, границы в итоговой строке запрашивают остаток от горизонта прогноза.
Чтобы включить этот порт, выберите параметр Upper MVRate limits.
xmin Минимальные ограничения состоянияЧтобы задать минимальные ограничения состояния во время выполнения, включите этот входной порт. Если этот порт отключен, блок использует нижние границы, заданные в свойстве States.Min его объекта контроллера.
Использовать то же самое перепрыгивает через горизонт прогноза, подключение x.min к сигналу вектора - строки с элементами Nx, где Nx является количеством выходных параметров. Каждый элемент задает нижнюю границу для состояния.
Чтобы отличаться границы по горизонту прогноза со времени k ко времени k +p-1, соедините x.min с матричным сигналом со столбцами Ny и до строк p. Здесь, k является текущим временем, и p является горизонтом прогноза. Каждая строка содержит границы для одного шага горизонта прогноза. Если вы задаете меньше, чем строки p, границы в итоговой строке запрашивают остаток от горизонта прогноза.
Чтобы включить этот порт, выберите параметр Lower state limits.
xmax Максимальные ограничения состоянияЧтобы задать максимальные ограничения состояния во время выполнения, включите этот входной порт. Если этот порт отключен, блок использует верхние границы, заданные в свойстве States.Max его объекта контроллера.
Использовать то же самое перепрыгивает через горизонт прогноза, подключение x.max к сигналу вектора - строки с элементами Nx, где Nx является количеством выходных параметров. Каждый элемент задает верхнюю границу для состояния.
Чтобы отличаться границы по горизонту прогноза со времени k ко времени k +p-1, соедините x.max с матричным сигналом со столбцами Ny и до строк p. Здесь, k является текущим временем, и p является горизонтом прогноза. Каждая строка содержит границы для одного шага горизонта прогноза. Если вы задаете меньше, чем строки p, границы в итоговой строке запрашивают остаток от горизонта прогноза.
Чтобы включить этот порт, выберите параметр Upper state limits.
y.wt — Настраивающие веса выходной переменнойЧтобы задать переменную вывода во время выполнения настраивающиеся веса, включите этот входной порт. Если этот порт отключен, блок использует настраивающиеся веса, заданные в свойстве Weights.OutputVariables его объекта контроллера. Эти настраивающие веса штрафуют отклонения от выходных ссылок.
Чтобы использовать те же настраивающие веса по горизонту прогноза, соедините y.wt с сигналом вектора - строки с элементами Ny, где Ny является количеством выходных параметров. Каждый элемент задает неотрицательный настраивающий вес для выходной переменной. Для получения дополнительной информации об определении настраивающихся весов смотрите Веса Мелодии.
Чтобы отличаться настраивающиеся веса по горизонту прогноза со времени k +1 ко времени k +p, соедините y.wt с матричным сигналом со столбцами Ny и до строк p. Здесь, k является текущим временем, и p является горизонтом прогноза. Каждая строка содержит настраивающиеся веса для одного шага горизонта прогноза. Если вы задаете меньше, чем строки p, настраивающиеся веса в итоговой строке запрашивают остаток от горизонта прогноза. Для получения дополнительной информации о переменных весах по горизонту прогноза смотрите Изменяющиеся во времени Веса и Ограничения.
Чтобы включить этот порт, выберите параметр OV weights.
mv.wt — ManipulatedЗадавать время выполнения управляло переменными настраивающими весами, включите этот входной порт. Если этот порт отключен, блок использует настраивающиеся веса, заданные в свойстве Weights.ManipulatedVariables его объекта контроллера. Эти настраивающие веса штрафуют отклонения от целей мВ.
Чтобы использовать те же настраивающие веса по горизонту прогноза, соедините mv.wt с сигналом вектора - строки с элементами Nmv, где Nmv является количеством переменных, которыми управляют. Каждый элемент задает неотрицательный настраивающий вес для переменной, которой управляют. Для получения дополнительной информации об определении настраивающихся весов смотрите Веса Мелодии.
Чтобы отличаться настраивающиеся веса по горизонту прогноза со времени k ко времени k +p-1, соедините mv.wt с матричным сигналом со столбцами Nmv и до строк p. Здесь, k является текущим временем, и p является горизонтом прогноза. Каждая строка содержит настраивающиеся веса для одного шага горизонта прогноза. Если вы задаете меньше, чем строки p, настраивающиеся веса в итоговой строке запрашивают остаток от горизонта прогноза. Для получения дополнительной информации о переменных весах по горизонту прогноза смотрите Изменяющиеся во времени Веса и Ограничения.
Чтобы включить этот порт, выберите параметр MV weights.
dmv.wt — Настраивающие веса с плавающей ставкой, которыми управляют,Задавать время выполнения управляло настраивающими весами с плавающей ставкой, включите этот входной порт. Если этот порт отключен, блок использует настраивающиеся веса, заданные в свойстве Weights.ManipulatedVariablesRate его объекта контроллера. Эти настраивающие веса штрафуют большие изменения в перемещениях управления.
Чтобы использовать те же настраивающие веса по горизонту прогноза, соедините dmv.wt с сигналом вектора - строки с элементами Nmv, где Nmv является количеством переменных, которыми управляют. Каждый элемент задает неотрицательный настраивающий вес для плавающего курса, которым управляют. Для получения дополнительной информации об определении настраивающихся весов смотрите Веса Мелодии.
Чтобы отличаться настраивающиеся веса по горизонту прогноза со времени k ко времени k +p-1, соедините dmv.wt с матричным сигналом со столбцами Nmv и до строк p. Здесь, k является текущим временем, и p является горизонтом прогноза. Каждая строка содержит настраивающиеся веса для одного шага горизонта прогноза. Если вы задаете меньше, чем строки p, настраивающиеся веса в итоговой строке запрашивают остаток от горизонта прогноза. Для получения дополнительной информации о переменных весах по горизонту прогноза смотрите Изменяющиеся во времени Веса и Ограничения.
Чтобы включить этот порт, выберите параметр MVRate weights.
ecr.wt — SlackЧтобы задать время выполнения ослабляют переменный настраивающий вес, включают этот входной порт и соединяют скалярный сигнал. Если этот порт отключен, блок использует настраивающийся вес, заданный в свойстве Weights.ECR его объекта контроллера.
Слабый переменный настраивающий вес не имеет никакого эффекта, если ваш объект контроллера не задает мягкие ограничения, чьи связанные значения ECR являются ненулевыми. Если существуют мягкие ограничения, увеличивание значения ecr.wt делает эти ограничения относительно тяжелее. Контроллер затем помещает более высокий приоритет в минимизацию значения предсказанного ограничительного нарушения худшего случая.
Чтобы включить этот порт, выберите параметр ECR weight.
mv.init — Исходные предположения для оптимальных переменных решений, которыми управляют,Чтобы задать исходные предположения для оптимальных переменных решений, которыми управляют, включите этот входной порт. Если этот порт отключен, блок использует последовательности оптимального управления, вычисленные в предыдущем интервале управления как исходные предположения.
Чтобы использовать те же исходные предположения по горизонту прогноза, соедините mv.init с векторным сигналом с элементами Nmv, где Nmv является количеством переменных, которыми управляют. Каждый элемент задает исходное предположение для переменной, которой управляют.
Чтобы отличаться исходные предположения по горизонту прогноза со времени k ко времени k +p-1, соедините mv.init с матричным сигналом со столбцами Nmv и до строк p. Здесь, k является текущим временем, и p является горизонтом прогноза. Каждая строка содержит исходные предположения для одного шага горизонта прогноза. Если вы задаете меньше, чем строки p, предположения в итоговой строке запрашивают остаток от горизонта прогноза.
Чтобы включить этот порт, выберите параметр Initial guess.
x.init — Исходные предположения для оптимальных решений для переменной состоянияЧтобы задать исходные предположения для оптимальных решений состояния, включите этот входной порт. Если этот порт отключен, блок использует оптимальные последовательности состояния, вычисленные в предыдущем интервале управления как intiial предположения.
Чтобы использовать те же исходные предположения по горизонту прогноза, соедините x.init с векторным сигналом с элементами Nx, где Nx является количеством состояний. Каждый элемент задает исходное предположение для состояния.
Чтобы отличаться исходные предположения по горизонту прогноза со времени k ко времени k +p-1, соедините x.init с матричным сигналом со столбцами Nx и до строк p. Здесь, k является текущим временем, и p является горизонтом прогноза. Каждая строка содержит исходные предположения для одного шага горизонта прогноза. Если вы задаете меньше, чем строки p, предположения в итоговой строке запрашивают остаток от горизонта прогноза.
Чтобы включить этот порт, выберите параметр Initial guess.
e.init — Исходное предположение для слабой переменной в решенииЧтобы задать исходное предположение для слабой переменной в решении, включите этот входной порт и соедините неотрицательный скалярный сигнал. Если этот порт отключен, блок использует исходное предположение 0.
Чтобы включить этот порт, выберите параметр Initial guess.
mv — Оптимальное действие управления переменными, которым управляют,Оптимальное действие управления переменными, которым управляют, вывод как сигнал вектор-столбца длины Nmv, где Nmv является количеством переменных, которыми управляют.
Если решатель сходится к решению для локального оптимума (nlp.status положителен), то mv содержит оптимальное решение.
Если решатель достигает максимального количества итераций, не находя оптимальное решение (nlp.status является нулем), и свойство Optimization.UseSuboptimalSolution контроллера:
true, затем mv содержит субоптимальное решение
false, затем mv совпадает с last_mv
Если решатель перестал работать (nlp.status отрицателен), то mv совпадает с last_mv.
cost — Целевая функция стоитсяСтоимость целевой функции, вывод как неотрицательный скалярный сигнал. Стоимость определяет количество степени, до которой контроллер достиг ее целей.
Величина затрат только значима, когда nlp.status вывод является неотрицательным.
Чтобы включить этот порт, выберите параметр Optimal cost.
slack — SlackОслабьте переменную, ε, используемый в ограничительном смягчении, выведите как 0 или значение положительной скалярной величины.
ε = 0 — Все мягкие ограничения удовлетворены по целому горизонту прогноза.
ε> 0 — По крайней мере одно мягкое ограничение нарушено. Когда больше чем одно ограничение нарушено, ε представляет худший случай мягкое ограничительное нарушение (масштабируемый значениями ECR для каждого ограничения).
Чтобы включить этот порт, выберите параметр Slack variable.
nlp.status — OptimizationСостояние Optimization, вывод как одно из следующего:
Положительное Целое число — Решатель сходился к оптимальному решению
0 — Максимальное количество итераций, достигнутых, не сходясь на оптимальное решение
Отрицательное целое число — Решатель перестал работать
Чтобы включить этот порт, выберите параметр Optimization status.
mv.seq — Оптимальная переменная последовательность, которой управляют,Оптимальная переменная последовательность, которой управляют, возвращенная как матричный сигнал с p +1 строка и столбцы Nmv, где p является горизонтом прогноза и Nmv, является количеством переменных, которыми управляют.
i th строка mv.seq содержит расчетные оптимальные значения переменных, которыми управляют, во время k +i-1, для i = 1, …, p +1, где k является текущим временем. Первая строка mv.seq содержит текущие значения переменных, которыми управляют (вывод mv). Поскольку контроллер не вычисляет перемещения оптимального управления во время k +p, итоговые две строки mv.seq идентичны.
Чтобы включить этот порт, выберите параметр Optimal control sequence.
x.seq — Оптимальная модель прогноза утверждает последовательностьОптимальная модель прогноза утверждает последовательность, возвращенный как матричный сигнал с p +1 столбец строк и Nx, где p является горизонтом прогноза и Nx, является количеством состояний.
i th строка x.seq содержит расчетные значения состояния во время k +i-1, для i = 1, …, p +1, где k является текущим временем. Первая строка x.seq содержит значения текущего состояния (вывод x).
Чтобы включить этот порт, выберите параметр Optimal state sequence.
y.seq — Оптимальная последовательность выходной переменнойОптимальная последовательность выходной переменной, возвращенная как матричный сигнал с p +1 строка и столбцы Ny, где p является горизонтом прогноза и Ny, является количеством выходных переменных.
i th строка y.sseq содержит расчетные значения состояния во время k +i-1, для i = 1, …, p +1, где k является текущим временем. Первая строка y.seq вычисляется на основе текущих состояний (вывод x) и текущие измеренные воздействия (первая строка входа md).
Чтобы включить этот порт, выберите параметр Optimal output sequence.
Nonlinear MPC Controller — ПараметрnlmpcНеобходимо обеспечить объект nlmpc, который задает нелинейный контроллер MPC. Для этого введите имя объекта nlmpc в рабочем пространстве MATLAB.
Параметры блоков:
nlmpcobj |
| Ввод: символьный вектор |
Значения: имя объекта nlmpc |
Значение по умолчанию:
'' |
Use prediction model sample time — ПараметрВыберите этот параметр, чтобы запустить контроллер, использующий тот же шаг расчета в качестве его модели прогноза. Чтобы использовать различный шаг расчета контроллера, очистите этот параметр и задайте шаг расчета с помощью параметра Make block run at a different sample time.
Параметры блоков:
UseObjectTs |
| Ввод: символьный вектор |
Значения:
'on', 'off' |
Значение по умолчанию:
'on' |
Make block run at a different sample time — Шаг расчета контроллераЗадайте этот параметр, чтобы запустить контроллер, использующий различный шаг расчета из его модели прогноза.
Чтобы включить этот параметр, очистите параметр Use prediction model sample time.
Параметры блоков:
TsControl |
| Ввод: символьный вектор |
| Значения: положительный конечный скаляр |
Значение по умолчанию:
'' |
Measured disturbances — Добавьте измеренный входной порт воздействияЕсли ваш контроллер измерил воздействия, необходимо выбрать этот параметр, чтобы добавить выходной порт md в блок.
Параметры блоков:
md_enabled |
| Ввод: символьный вектор |
Значения:
'off', 'on' |
Значение по умолчанию:
'off' |
Targets for manipulated variables — Добавьте переменный целевой входной порт, которым управляют,Выберите этот параметр, чтобы добавить входной порт mv.target в блок.
Параметры блоков:
mvtarget_enabled |
| Ввод: символьный вектор |
Значения:
'off', 'on' |
Значение по умолчанию:
'off' |
Model parameters — Добавьте входной порт параметров моделиЕсли ваш диспетчер использует дополнительные параметры, необходимо выбрать этот параметр, чтобы добавить выходной порт params в блок.
Для получения дополнительной информации о создании сигнала шины параметра смотрите createParameterBus.
Параметры блоков:
param_enabled |
| Ввод: символьный вектор |
Значения:
'off', 'on' |
Значение по умолчанию:
'off' |
Optimal cost — Нечетный оптимальный выходной порт стоимостиВыберите этот параметр, чтобы добавить выходной порт cost в блок.
Параметры блоков:
cost_enabled |
| Ввод: символьный вектор |
Значения:
'off', 'on' |
Значение по умолчанию:
'off' |
Optimal control sequence — Добавьте выходной порт последовательности оптимального управленияВыберите этот параметр, чтобы добавить выходной порт mv.seq в блок.
Параметры блоков:
mvseq_enabled |
| Ввод: символьный вектор |
Значения:
'off', 'on' |
Значение по умолчанию:
'off' |
Optimal state sequence — Добавьте оптимальный выходной порт последовательности состоянияВыберите этот параметр, чтобы добавить выходной порт x.seq в блок.
Параметры блоков:
stateseq_enabled |
| Ввод: символьный вектор |
Значения:
'off', 'on' |
Значение по умолчанию:
'off' |
Optimal output sequence — Добавьте оптимальный выходной выходной порт последовательностиВыберите этот параметр, чтобы добавить выходной порт y.seq в блок.
Параметры блоков:
ovseq_enabled |
| Ввод: символьный вектор |
Значения:
'off', 'on' |
Значение по умолчанию:
'off' |
Slack variable — Добавьте слабый переменный выходной портВыберите этот параметр, чтобы добавить выходной порт slack в блок.
Параметры блоков:
slack_enabled |
| Ввод: символьный вектор |
Значения:
'off', 'on' |
Значение по умолчанию:
'off' |
Optimization status — Добавьте выходной порт состояния оптимизацииВыберите этот параметр, чтобы добавить выходной порт nlp.status в блок.
Параметры блоков:
status_enabled |
| Ввод: символьный вектор |
Значения:
'off', 'on' |
Значение по умолчанию:
'off' |
Lower OV limits — Добавьте минимальный ограничительный входной порт OVВыберите этот параметр, чтобы добавить входной порт ov.min в блок.
Параметры блоков:
ov_min |
| Ввод: символьный вектор |
Значения:
'off', 'on' |
Значение по умолчанию:
'off' |
Upper OV limits — Добавьте максимальный ограничительный входной порт OVВыберите этот параметр, чтобы добавить входной порт ov.max в блок.
Параметры блоков:
ov_max |
| Ввод: символьный вектор |
Значения:
'off', 'on' |
Значение по умолчанию:
'off' |
Lower MV limits — Добавьте минимальный ограничительный входной порт мВВыберите этот параметр, чтобы добавить входной порт mv.min в блок.
Параметры блоков:
mv_min |
| Ввод: символьный вектор |
Значения:
'off', 'on' |
Значение по умолчанию:
'off' |
Upper MV limits — Добавьте максимальный ограничительный входной порт мВВыберите этот параметр, чтобы добавить входной порт mv.max в блок.
Параметры блоков:
mv_max |
| Ввод: символьный вектор |
Значения:
'off', 'on' |
Значение по умолчанию:
'off' |
Lower MVRate limits — Добавьте минимальный ограничительный входной порт уровня мВВыберите этот параметр, чтобы добавить входной порт dmv.min в блок.
Параметры блоков:
mvrate_min |
| Ввод: символьный вектор |
Значения:
'off', 'on' |
Значение по умолчанию:
'off' |
Upper MVRate limits — Добавьте максимальный ограничительный входной порт уровня мВВыберите этот параметр, чтобы добавить входной порт dmv.max в блок.
Параметры блоков:
mvrate_max |
| Ввод: символьный вектор |
Значения:
'off', 'on' |
Значение по умолчанию:
'off' |
Lower state limits — Добавьте минимальный ограничительный входной порт состоянияВыберите этот параметр, чтобы добавить входной порт x.min в блок.
Параметры блоков:
state_min |
| Ввод: символьный вектор |
Значения:
'off', 'on' |
Значение по умолчанию:
'off' |
Upper state limits — Добавьте максимальный ограничительный входной порт состоянияВыберите этот параметр, чтобы добавить входной порт x.max в блок.
Параметры блоков:
state_max |
| Ввод: символьный вектор |
Значения:
'off', 'on' |
Значение по умолчанию:
'off' |
OV weights — Добавьте OV настраивающийся входной порт весовВыберите этот параметр, чтобы добавить входной порт y.wt в блок.
Параметры блоков:
ov_weight |
| Ввод: символьный вектор |
Значения:
'off', 'on' |
Значение по умолчанию:
'off' |
MV weights — Добавьте мВ, настраивающий входной порт весовВыберите этот параметр, чтобы добавить входной порт mv.wt в блок.
Параметры блоков:
mv_weight |
| Ввод: символьный вектор |
Значения:
'off', 'on' |
Значение по умолчанию:
'off' |
MVRate weights — Добавьте уровень мВ, настраивающий входной порт весовВыберите этот параметр, чтобы добавить входной порт dmv.wt в блок.
Параметры блоков:
mvrate_weight |
| Ввод: символьный вектор |
Значения:
'off', 'on' |
Значение по умолчанию:
'off' |
ECR weight — Добавьте ECR настраивающийся входной порт весаВыберите этот параметр, чтобы добавить входной порт ecr.wt в блок.
Параметры блоков:
ecr_weight |
| Ввод: символьный вектор |
Значения:
'off', 'on' |
Значение по умолчанию:
'off' |
Initial guess — Добавьте входные порты исходного предположенияВыберите этот параметр, чтобы добавить mv.init, x.init и входные порты e.init к блоку.
По умолчанию блок Nonlinar MPC Controller использует расчетные оптимальные переменные и траектории состояния, которыми управляют, от одного интервала управления как исходные предположения для следующего интервала управления.
Включите порты исходного предположения, только если это необходимо для вашего приложения.
Параметры блоков:
nlp_initialize |
| Ввод: символьный вектор |
Значения:
'off', 'on' |
Значение по умолчанию:
'off' |
1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.
2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.
3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.
4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.
5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.
