Документация

Задайте модель объекта управления

Модель объекта управления является системой пространства состояний дискретного времени, и это - нестабильный разомкнутый цикл. Мы принимаем, что все состояния объекта измеримы. Поэтому мы избегаем потребности в разработке средства оценки состояния, которое выходит за рамки этого примера.

A = [1.1 2; 0 0.95];
B = [0; 0.0787];
C = [-1 1];
D = 0;
Ts = 1;
sys = ss(A,B,C,D,Ts);
x0 = [0.5;-0.5]; % initial states at [0.5 -0.5]

Разработайте неограниченный Линейный квадратичный регулятор (LQR)

Разработайте неограниченный LQR с выходным взвешиванием. Этот контроллер служит базовой линией, чтобы соответствовать пользовательскому алгоритму MPC. Закон о надзоре LQ является u (k) =-K_lqr*x (k).

Qy = 1;
R = 0.01;
K_lqr = lqry(sys,Qy,R);

Запустите симуляцию с начальными состояниями в [0.5 - 0.5]. Ответ с обратной связью стабилен.

t_unconstrained = 0:1:10;
u_unconstrained = zeros(size(t_unconstrained));
Unconstrained_LQR = tf([-1 1])*feedback(ss(A,B,eye(2),0,Ts),K_lqr);
lsim(Unconstrained_LQR,'-',u_unconstrained,t_unconstrained,x0);
hold on;

Разработайте пользовательский контроллер MPC с терминальным весом

Разработайте пользовательский контроллер MPC с терминальным весом, примененным на последнем шаге прогноза.

Предсказанные последовательности состояния, X (k), сгенерированный линейной моделью и входной последовательностью, U (k), могут быть сформулированы как: X (k) = M*x (k) + CONV*U (k). В этом примере используйте четыре шага прогноза (N = 4).

M = [A;A^2;A^3;A^4];
CONV = [B zeros(2,1) zeros(2,1) zeros(2,1);...
        A*B B zeros(2,1) zeros(2,1);...
        A^2*B A*B B zeros(2,1);...
        A^3*B A^2*B A*B B];

Целевая функция MPC является J (k) = сумма (x (k) '*Q*x (k) + u (k) '*R*u (k) + x (k+N) '*Q_bar*x (k+N)). Чтобы гарантировать, что целевая функция MPC имеет ту же квадратичную стоимость как бесконечный горизонт квадратичная стоимость, используемая LQR, терминальный вес, Q_bar получен путем решения следующего уравнения Ляпонова:

Q = C'*C;
Q_bar = dlyap((A-B*K_lqr)', Q+K_lqr'*R*K_lqr);

Преобразуйте проблему MPC в стандартную проблему QP, которая имеет целевую функцию J (k) = U (k) '*H*U (k) + 2*x (К) '*F '*U (k).

Q_hat = blkdiag(Q,Q,Q,Q_bar);
R_hat = blkdiag(R,R,R,R);
H = CONV'*Q_hat*CONV + R_hat;
F = CONV'*Q_hat*M;

Когда нет никаких ограничений, оптимальная предсказанная входная последовательность U (k) сгенерированный контроллером MPC является-K*x, где K = inv (H) *F.

K = H\F;

На практике только первое перемещение управления u (k) =-K_mpc*x (k) применяется к объекту (отступающий управление горизонтом).

K_mpc = K(1,:);

Запустите симуляцию с начальными состояниями в [0.5 - 0.5]. Ответ с обратной связью стабилен.

Unconstrained_MPC = tf([-1 1])*feedback(ss(A,B,eye(2),0,Ts),K_mpc);
lsim(Unconstrained_MPC,'*',u_unconstrained,t_unconstrained,x0)
legend show

LQR и контроллеры MPC приводят к тому же результату, потому что законы о надзоре являются тем же самым.

K_lqr
K_mpc

K_lqr =

    4.3608   18.7401


K_mpc =

    4.3608   18.7401

Производительность управления LQR ухудшается когда применение ограничений

Ограничьте контроллер вывод, u (k), чтобы быть между-1 и 1. Контроллер LQR генерирует медленный и колебательный ответ с обратной связью из-за насыщения.

x = x0;
t_constrained = 0:40;
for ct = t_constrained
    uLQR(ct+1) = -K_lqr*x;
    uLQR(ct+1) = max(-1,min(1,uLQR(ct+1)));
    x = A*x+B*uLQR(ct+1);
    yLQR(ct+1) = C*x;
end
figure
subplot(2,1,1)
plot(t_constrained,uLQR)
xlabel('time')
ylabel('u')
subplot(2,1,2)
plot(t_constrained,yLQR)
xlabel('time')
ylabel('y')
legend('Constrained LQR')

Диспетчер MPC решает проблему QP онлайн когда применение ограничений

Одно из главных преимуществ использования контроллера MPC - то, что оно обрабатывает ограничения ввода и вывода явным образом путем решения задачи оптимизации в каждом интервале управления.

Используйте встроенный решатель KWIK QP, mpcqpsolver, чтобы реализовать пользовательский контроллер MPC, разработанный выше. Ограничительные матрицы заданы как Ac*x> =b0.

Ac = -[1 0 0 0;...
      -1 0 0 0;...
       0 1 0 0;...
       0 -1 0 0;...
       0 0 1 0;...
       0 0 -1 0;...
       0 0 0 1;...
       0 0 0 -1];
b0 = -[1;1;1;1;1;1;1;1];

Функция mpcqpsolver требует, чтобы первый вход был инверсией нижнего треугольного разложения Холесского матрицы H Гессиана.

L = chol(H,'lower');
Linv = L\eye(size(H,1));

Запустите симуляцию путем вызова mpcqpsolver на каждом шаге симуляции. Первоначально все неравенства неактивны (холодный запуск).

x = x0;
iA = false(size(b0));
opt = mpcqpsolverOptions;
opt.IntegrityChecks = false;
for ct = t_constrained
    [u, status, iA] = mpcqpsolver(Linv,F*x,Ac,b0,[],zeros(0,1),iA,opt);
    uMPC(ct+1) = u(1);
    x = A*x+B*uMPC(ct+1);
    yMPC(ct+1) = C*x;
end
figure
subplot(2,1,1)
plot(t_constrained,uMPC)
xlabel('time')
ylabel('u')
subplot(2,1,2)
plot(t_constrained,yMPC)
xlabel('time')
ylabel('y')
legend('Constrained MPC')

Контроллер MPC производит ответ с обратной связью с более быстрым временем установления и меньше колебания.

Моделируйте пользовательский MPC Используя блок MATLAB function в Simulink

mpcqpsolver может использоваться в блоке MATLAB function, чтобы обеспечить симуляцию и генерацию кода в окружении Simulink.

mdl = 'mpc_customqp';
open_system(mdl)

Блоком Custom MPC Controller является блок MATLAB function. Дважды кликните его, чтобы исследовать код MATLAB. Начиная с Linv F, Ac, матрицы b0 и структура opt являются постоянными, они передаются в блок MATLAB function как параметры.

Запустите симуляцию в Simulink. Закрытые ответы LQR и контроллеров MPC идентичны своим дубликатам в симуляции MATLAB.

open_system([mdl '/u_lqr'])
open_system([mdl '/y_lqr'])
open_system([mdl '/u_mpc'])
open_system([mdl '/y_mpc'])
sim(mdl)

Генерация кода в MATLAB

mpcqpsolver поддерживает генерацию кода C с MATLAB Coder. Примите, что у вас есть функциональный mycode, который совместим со стандартом генерации кода.

function [x,iter,iA1,lam] = mycode()
%#codegen
n = 5;
m = 10;
q = 2;
H = diag(10*rand(n,1));
f = randn(n,1);
A = randn(m,n);
b = randn(m,1);
Aeq = randn(q,n);
beq = randn(q,1);
Linv = chol(H,'lower')\eye(n);
iA = false(m,1);
Opt = mpcqpsolverOptions();
[x,iter,iA1,lam] = mpcqpsolver(Linv,f,-A,-b,Aeq,beq,iA,Opt);

Можно использовать следующую команду, чтобы сгенерировать код С с MATLAB Coder:

fun = 'mycode';
Cfg = coder.config('mex'); % or 'lib', 'dll', etc.
codegen('-config',Cfg,fun,'-o',fun);

Подтверждение

Этот пример вдохновлен примечаниями лекции профессора Марка Кэннона для Образцового Прогнозирующего класса Управления в Оксфордском университете. Модель объекта управления - тот же используемый в Примере 2.1 в разделе "Prediction and optimization".

bdclose(mdl)