Нелинейный проект MPC
Как в традиционном линейном MPC, нелинейный MPC вычисляет действия управления в каждом интервале управления, с помощью комбинации основанного на модели прогноза и ограниченной оптимизации. Основные отличия:
Модель прогноза может быть нелинейной и включать изменяющиеся во времени параметры
Ограничения равенства и ограничения неравенства могут быть нелинейными
Скалярная функция стоимости, которая будет минимизирована, может быть неквадратичным (линейный или нелинейный) функция переменных решения.
По умолчанию нелинейные диспетчеры MPC решают задачу нелинейного программирования с помощью fmincon функция, которая требует Оптимизации Toolbox™software. Если у вас нет программного обеспечения Optimization Toolbox, можно задать собственный нелинейный решатель.
Для получения дополнительной информации смотрите Нелинейный MPC.
Функции
nlmpc | Нелинейный прогнозирующий контроллер модели |
nlmpcmove | Вычислите действие оптимального управления для нелинейного контроллера MPC |
nlmpcmoveopt | Опция установлена для функции nlmpcmove |
validateFcns | Исследуйте прогноз и пользовательские функции модели объекта nlmpc для потенциальных проблем |
convertToMPC | Преобразуйте объект nlmpc в один или несколько объектов mpc |
createParameterBus | Создайте шину Simulink, возражают и конфигурируют блок Bus Creator для передачи параметров модели с блоком Nonlinear MPC Controller |
Блоки
| Nonlinear MPC Controller | Симулируйте нелинейные прогнозирующие контроллеры модели |
Темы
Нелинейные основы MPC
Нелинейные прогнозирующие контроллеры модели управляют объектами с помощью нелинейных моделей прогноза, функций стоимости или ограничений.
Задайте модель прогноза для нелинейного MPC
Чтобы задать модель прогноза для нелинейного контроллера MPC, задайте и выходные функции состояния.
Задайте функцию стоимости для нелинейного MPC
Нелинейные контроллеры MPC поддерживают типовые функции стоимости, такие как комбинация линейных или нелинейных функций системы утверждает, вводит, и выходные параметры.
Задайте ограничения для нелинейного MPC
Можно задать пользовательские линейные и нелинейные ограничения для нелинейного контроллера MPC в дополнение к стандартным линейным ограничениям MPC.
Сконфигурируйте решатель оптимизации для нелинейного MPC
По умолчанию нелинейные диспетчеры MPC оптимизируют свое перемещение управления с помощью fmincon функция от theOptimization Тулбокса. Можно также задать собственный нелинейный решатель.
Оптимизация траектории и управление летающего робота Используя нелинейный MPC
Можно использовать нелинейный MPC и в оптимальном планировании траектории и в приложениях управления с обратной связью.
Управление с обратной связью
Нелинейное прогнозирующее управление модели экзотермического химического реактора
Управляйте нелинейным объектом, когда он переходит между рабочими точками.
Управление Swing маятника Используя нелинейное прогнозирующее управление модели
Достигните колебания и балансирующегося управления инвертированного маятника на корзине с помощью нелинейного прогнозирующего контроллера модели.
Нелинейное и запланированное на усиление MPC управление этиленовым объектом оксидирования
Можно сгенерировать один или несколько линейных контроллеров MPC от нелинейного диспетчера MPC и использовать эти контроллеры в запланированных на усиление приложениях управления.
Оптимизация и управление пакетного ФРС реактора Используя нелинейный MPC
Симулируйте нелинейный контроллер MPC как адаптивный и изменяющийся во времени контроллер MPC и сравните производительность.
Оптимальное планирование
Оптимизация обработки туберкулеза Используя нелинейный MPC с пользовательским решателем
Можно использовать нелинейные контроллеры MPC в оптимальных приложениях планирования, которые требуют нелинейной модели с нелинейными затратами или ограничениями.
Экономический MPC
Экономические прогнозирующие диспетчеры модели оптимизируют действия управления, чтобы удовлетворить типовой экономический или функции стоимости производительности.
Экономическое MPC управление этиленовым производством окиси
Максимизируйте производство этиленового объекта окиси для прибыли с помощью нелинейной функции стоимости и нелинейных ограничений.
