Начало работы с Model Predictive Control Toolbox
Model Predictive Control Toolbox™ обеспечивает функции, приложение и блоки Simulink® для разработки и имитационной модели прогнозирующие контроллеры (MPCs). Тулбокс позволяет вам задать объект и возмущения, горизонты, ограничения и веса модели. Путем выполнения симуляций с обратной связью можно оценить производительность контроллера.
Можно настроить поведение контроллера путем варьирования его весов и ограничений во время выполнения. Чтобы управлять нелинейным объектом, можно реализовать адаптивный и запланированный на усиление MPCs. Для приложений с быстрыми частотами дискретизации можно сгенерировать явный прогнозирующий контроллер модели от постоянного диспетчера или реализовать приближенное решение.
Для быстрого прототипирования и реализации встраиваемой системы, тулбокс поддерживает автоматический код С и IEC 61131-3 генерации Структурированного текста.
Примеры
- Спроектируйте контроллер Используя MPC Designer
Спроектируйте прогнозирующий контроллер модели для непрерывного реактора смесителя (CSTR) с помощью MPC Designer.
- Спроектируйте контроллер MPC в Simulink
Спроектируйте и симулируйте прогнозирующий контроллер модели для модели Simulink с помощью MPC Designer.
- Спроектируйте контроллер MPC в командной строке
Спроектируйте и симулируйте прогнозирующий контроллер модели в командной строке MATLAB®.
- Управление объекта с одним входом и одним выходом
Создайте и симулируйте прогнозирующий контроллер модели для объекта SISO.
- Управление мультивхода объект Одно Выхода
Создайте и симулируйте прогнозирующий контроллер модели для объекта с несколькими входными параметрами и одним выходом.
- Управление мультивхода Мультивыход нелинейный объект
Создайте и симулируйте прогнозирующий контроллер модели для объекта MIMO.
О прогнозирующем управлении модели
- Моделирование MPC
Прогнозирующие диспетчеры модели используют объект, воздействие и шумовые модели для предсказания и оценки состояния.
- Оценка состояния контроллера
Диспетчеры MPC используют свое текущее состояние в качестве основания для предсказаний. В общем случае состояния контроллера не измерены и должны быть оценены.
- Задача оптимизации
Прогнозирующие контроллеры модели вычисляют оптимальные перемещения управления переменными, которыми управляют, путем решения квадратичной программы в каждом контрольном интервале.
- Решатели QP
Прогнозирующий контроллер модели решатели QP преобразует задачу оптимизации MPC в общую проблему квадратичного программирования формы.
Видео
Почему использование MPC?
Изучите преимущества использования прогнозирующего управления модели.
Что такое MPC?
Изучите принципы работы прогнозирующего управления модели.
Расчетные параметры MPC
Изучите общие расчетные параметры MPC, такие как шаг расчета, горизонты, настроив веса и ограничения.