Этот пример показывает, как разработать образцовый прогнозирующий контроллер с ненулевой номинальной стоимостью.
Модель объекта управления получена линеаризацией нелинейного объекта в Simulink® в ненулевой рабочей точке устойчивого состояния.
Чтобы запустить этот пример, Simulink® и Simulink Control Design® требуются.
if ~mpcchecktoolboxinstalled('simulink') disp('Simulink(R) is required to run this example.') return end if ~mpcchecktoolboxinstalled('slcontrol') disp('Simulink Control Design(R) is required to run this example.') return end
Нелинейный объект реализуется в модели Simulink® "mpc_nloffsets" и линеаризуется в условиях работы по умолчанию с помощью "линеаризовать" команды от Simulink Control Design®.
Создайте спецификацию рабочей точки.
plant_mdl = 'mpc_nloffsets'; op = operspec(plant_mdl); % Compute initial condition. [op_point, op_report] = findop(plant_mdl,op); % Obtain nominal values of x, y and u. x0 = [op_report.States(1).x;op_report.States(2).x]; y0 = op_report.Outputs.y; u0 = op_report.Inputs.u; % Obtain linear plant at the initial condition. plant = linearize(plant_mdl, op_point);
Operating point search report:
---------------------------------
Operating point search report for the Model mpc_nloffsets.
(Time-Varying Components Evaluated at time t=0)
Operating point specifications were successfully met.
States:
----------
(1.) mpc_nloffsets/Integrator
x: 0.575 dx: -1.82e-14 (0)
(2.) mpc_nloffsets/Integrator2
x: 2.15 dx: -8.38e-12 (0)
Inputs:
----------
(1.) mpc_nloffsets/In1
u: -1.25 [-Inf Inf]
Outputs:
----------
(1.) mpc_nloffsets/Out1
y: -0.529 [-Inf Inf]
Создайте объект контроллера с выборкой периода, прогноза и управляйте горизонтами:
Ts = 0.1; % Sampling time
p = 20;
m = 3;
mpcobj = mpc(plant,Ts,p,m);
-->The "Weights.ManipulatedVariables" property of "mpc" object is empty. Assuming default 0.00000. -->The "Weights.ManipulatedVariablesRate" property of "mpc" object is empty. Assuming default 0.10000. -->The "Weights.OutputVariables" property of "mpc" object is empty. Assuming default 1.00000.
Установите номинальные значения в контроллере.
mpcobj.Model.Nominal = struct('X', x0, 'U', u0, 'Y', y0);
Установите выходную модель шума измерения (белый шум, обнулите среднее значение, variance=0.01),
mpcobj.Model.Noise = 0.1;
Установите ограничение мВ.
mpcobj.MV.Max = 0.2;
Ссылочный сигнал для выходного вектора
r0 = 1.5*y0; % Simulate mdl = 'mpc_offsets'; open_system(mdl) % Open Simulink(R) Model sim(mdl); % Start Simulation
-->Converting model to discrete time. -->Assuming output disturbance added to measured output channel #1 is integrated white noise.
Моделировать
Tf = round(10/Ts); r = r0*ones(Tf,1); [y1,t1,u1,x1,xmpc1] = sim(mpcobj,Tf,r);
Постройте и сравните результаты.
subplot(121) plot(y.time,y.signals.values,t1,y1,t1,r) legend('Nonlinear','Linearized','Reference') title('output') grid subplot(122) plot(u.time,u.signals.values,t1,u1) legend('Nonlinear','Linearized') title('input') grid
bdclose(plant_mdl); bdclose(mdl);