Определение альтернативной функции стоимости с недиагональными матрицами веса

Этот пример показывает, как использовать недиагональные матрицы веса в образцовом прогнозирующем контроллере.

Задайте контроллер MPC и модель объекта управления

Линейная модель объекта управления имеет два входных параметров и два выходных параметров.

plant = ss(tf({1,1;1,2},{[1 .5 1],[.7 .5 1];[1 .4 2],[1 2]}));
[A,B,C,D] = ssdata(plant);
Ts = 0.1;               % sampling time
plant = c2d(plant,Ts);  % convert to discrete time

Создайте контроллер MPC.

p=20;       % prediction horizon
m=2;        % control horizon
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.

Задайте ограничения на переменную, которой управляют.

mpcobj.MV = struct('Min',{-3;-2},'Max',{3;2},'RateMin',{-100;-100},'RateMax',{100;100});

Задайте недиагональный выходной вес. Обратите внимание на то, что это задано в массиве ячеек.

OW = [1 -1]'*[1 -1];
% Non-diagonal output weight, corresponding to ((y1-r1)-(y2-r2))^2
mpcobj.Weights.OutputVariables = {OW};
% Non-diagonal input weight, corresponding to (u1-u2)^2
mpcobj.Weights.ManipulatedVariables = {0.5*OW};

Моделируйте Используя команду SIM

Задайте опции симуляции.

Tstop = 30;               % simulation time
Tf = round(Tstop/Ts);     % number of simulation steps
r = ones(Tf,1)*[1 2];     % reference trajectory

Запустите симуляцию с обратной связью и постройте результаты.

[y,t,u] = sim(mpcobj,Tf,r);
subplot(211)
plot(t,y(:,1)-r(1,1)-y(:,2)+r(1,2));grid
title('(y_1-r_1)-(y_2-r_2)');
subplot(212)
plot(t,u);grid
title('u');
-->Assuming output disturbance added to measured output channel #1 is integrated white noise.
-->Assuming output disturbance added to measured output channel #2 is integrated white noise.
-->The "Model.Noise" property of the "mpc" object is empty. Assuming white noise on each measured output channel.

Моделируйте Используя Simulink®

Чтобы запустить этот пример, Simulink® требуется.

if ~mpcchecktoolboxinstalled('simulink')
    disp('Simulink(R) is required to run this part of the example.')
    return
end

Теперь моделируйте MPC с обратной связью в Simulink®.

mdl = 'mpc_weightsdemo';
open_system(mdl);
sim(mdl)

bdclose(mdl);

Смотрите также

|

Похожие темы

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте