Сгенерируйте контроллер MPC, использующий настройки обобщенного прогнозирующего контроллера (GPC)
mpcObj = gpc2mpc(plant)
gpcOptions = gpc2mpc
mpcObj = gpc2mpc(plant,gpcOptions)
mpcObj = gpc2mpc(plant)plant. GPC является неминимальным представлением пространства состояний, описанным в [1]. plant модель LTI дискретного времени с шагом расчета, больше, чем 0.
gpcOptions = gpc2mpcgpcOptions содержа значения по умолчанию настроек GPC.
mpcObj = gpc2mpc(plant,gpcOptions)gpcOptions.
|
Модель LTI дискретного времени со временем выборки, больше, чем 0. |
|
Настройки GPC в виде структуры со следующими полями.
|
Спроектируйте контроллер MPC, использующий настройки GPC:
% Specify the plant described in Example 1.8 of % [1]. G = tf(9.8*[1 -0.5 6.3],conv([1 0.6565],[1 -0.2366 0.1493])); % Discretize the plant with sample time of 0.6 seconds. Ts = 0.6; Gd = c2d(G, Ts); % Create a GPC settings structure. GPCoptions = gpc2mpc; % Specify the GPC settings described in example 4.11 of % [1]. % Hu GPCoptions.NU = 2; % Hp GPCoptions.N2 = 5; % R GPCoptions.Lam = 0; GPCoptions.T = [1 -0.8]; % Convert GPC to an MPC controller. mpc = gpc2mpc(Gd, GPCoptions); % Simulate for 50 steps with unmeasured disturbance between % steps 26 and 28, and reference signal of 0. SimOptions = mpcsimopt(mpc); SimOptions.UnmeasuredDisturbance = [zeros(25,1); ... -0.1*ones(3,1); 0]; sim(mpc, 50, 0, SimOptions);
Для объектов с несколькими входными параметрами только один вход является переменной, которой управляют, и остающиеся входные параметры являются измеренными воздействиями в компенсации feedforward. Объектом выход является измеренный выход контроллера MPC.
Используйте контроллер MPC с программным обеспечением Model Predictive Control Toolbox™ для симуляции и анализа производительности с обратной связью.
[1] Мациейовский, Дж. М. Предиктив Контрол с Ограничениями, Pearson Education Ltd., 2002, стр 133–142.