Исследуйте контроллер MPC на ошибки проектирования и проблемы устойчивости во время выполнения
review( проверки на потенциальные проблемы проекта в прогнозирующем контроллере модели, mpcobj)mpcobj, и генерирует отчет тестирования. Доклад тестирования предоставляет информацию о каждом тесте, подсвечивает тестовые предупреждения и отказы, и предполагается возможные решения. Для получения дополнительной информации о тестах, выполняемых review функционируйте, см. Алгоритмы.
Задайте модель объекта управления и создайте контроллер MPC.
plant = tf(1, [10 1]); Ts = 2; MPCobj = mpc(plant,Ts);
-->The "PredictionHorizon" property of "mpc" object is empty. Trying PredictionHorizon = 10. -->The "ControlHorizon" property of the "mpc" object is empty. Assuming 2. -->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.
Установите трудно верхние и нижние границы на переменной, которой управляют, и ее скорости изменения.
MV = MPCobj.MV; MV.Min = -2; MV.Max = 2; MV.RateMin = -4; MV.RateMax = 4; MPCobj.MV = MV;
Рассмотрите проектирование контроллера. Функция анализа генерирует и открывает отчет в окне веб-браузера.
review(MPCobj)
-->Converting the "Model.Plant" property of "mpc" object to state-space. -->Converting model to discrete time. -->Assuming output disturbance added to measured output channel #1 is integrated white noise. -->The "Model.Noise" property of the "mpc" object is empty. Assuming white noise on each measured output channel.
review отмечает потенциальный ограничительный конфликт, который мог закончиться, если бы этот контроллер использовался, чтобы управлять действительным процессом. Чтобы посмотреть детали о предупреждении, нажмите Hard MV Constraints.
Задайте модель объекта управления и создайте контроллер MPC.
plant = rss(3,1,1); plant.D = 0; Ts = 0.1; MPCobj = mpc(plant,Ts);
-->The "PredictionHorizon" property of "mpc" object is empty. Trying PredictionHorizon = 10. -->The "ControlHorizon" property of the "mpc" object is empty. Assuming 2. -->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 для контроллера.
MV = MPCobj.MV; MV.Min = -2; MV.Max = 2; MV.RateMin = -4; MV.RateMax = 4; MPCobj.MV = MV;
Рассмотрите проектирование контроллера и подавите отчет тестирования.
results = review(MPCobj)
-->Converting model to discrete time. -->Assuming output disturbance added to measured output channel #1 is integrated white noise. -->The "Model.Noise" property of the "mpc" object is empty. Assuming white noise on each measured output channel.
results = struct with fields:
ObjectCreation: 1
HessianMatrix: 1
InternalStability: 1
NominalStability: 1
SteadyState: 1
HardMVConstraints: 0
HardOtherConstraints: 1
SoftConstraints: 1
Все тесты передали, за исключением твердого ограничительного теста мВ, который сгенерировал предупреждение.
Создайте и рассмотрите проекты для запланированных на усиление прогнозирующих контроллеров модели для двух условий работы объекта.
Задайте параметры модели.
M1 = 1; M2 = 5; k1 = 1; k2 = 0.1; b1 = 0.3; b2 = 0.8; yeq1 = 10; yeq2 = -10;
Создайте модели объекта управления для каждых из этих двух условий работы.
A1 = [0 1; -k1/M1 -b1/M1]; B1 = [0 0; -1/M1 k1*yeq1/M1]; C1 = [1 0]; D1 = [0 0]; sys1 = ss(A1,B1,C1,D1); sys1 = setmpcsignals(sys1,'MV',1,'MD',2); A2 = [0 1; -(k1+k2)/(M1+M2) -(b1+b2)/(M1+M2)]; B2 = [0 0; -1/(M1+M2) (k1*yeq1+k2*yeq2)/(M1+M2)]; C2 = [1 0]; D2 = [0 0]; sys2 = ss(A2,B2,C2,D2); sys2 = setmpcsignals(sys2,'MV',1,'MD',2);
Спроектируйте контроллер MPC для каждых условий работы.
Ts = 0.2; p = 6; m = 2; MPC1 = mpc(sys1,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.
MPC2 = mpc(sys2,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.
controllers = {MPC1,MPC2};Рассмотрите проектирование контроллера и сохраните структуры результата испытаний.
for i = 1:2 results(i) = review(controllers{i}); end
-->Converting model to discrete time. -->Assuming output disturbance added to measured output channel #1 is integrated white noise. -->The "Model.Noise" property of the "mpc" object is empty. Assuming white noise on each measured output channel. -->Converting model to discrete time. -->Assuming output disturbance added to measured output channel #1 is integrated white noise. -->The "Model.Noise" property of the "mpc" object is empty. Assuming white noise on each measured output channel.
Можно также рассмотреть проектирование контроллера в приложении MPC Designer. На вкладке Tuning, в разделе Analysis, нажимают Review Design.
Протестируйте свое проектирование контроллера с помощью методов, таких как симуляции с тех пор review не может обнаружить все возможные показатели производительности.
Команда анализа выполняет следующие тесты.
| Тест | Описание |
|---|---|
| MPC Object Creation | Протестируйте, генерируют ли технические требования контроллера допустимый контроллер MPC. Если контроллер недопустим, дополнительные тесты не выполняются. |
| QP Hessian Matrix Validity | Протестируйте, имеет ли проблема квадратичного программирования (QP) MPC для контроллера уникальное решение. Необходимо выбрать параметры функции стоимости (веса штрафа) и горизонты, таким образом, что матрица Гессиана QP является положительно-определенной. |
| Closed-Loop Internal Stability | Извлеките A матрица от реализации пространства состояний неограниченного контроллера, и затем вычисляет свои собственные значения. Если абсолютное значение каждого собственного значения меньше чем или равно 1 и объект устойчив, затем ваша система с обратной связью внутренне устойчива. |
| Closed-Loop Nominal Stability | Извлеките A матрица от реализации пространства состояний дискретного времени системы с обратной связью; то есть, объект и контроллер, подключенный в настройке обратной связи. Затем вычислите собственные значения A. Если абсолютное значение каждого собственного значения меньше чем или равно 1, затем номинальная (неограниченная) система устойчива. |
| Closed-Loop Steady-State Gains | Протестируйте, обеспечивает ли контроллер все управляемые выходные переменные к их целям в устойчивом состоянии в отсутствие ограничений. |
| Hard MV Constraints | Протестируйте, есть ли у контроллера трудные ограничения и на переменную, которой управляют, и на ее скорость изменения, и если так, могут ли эти ограничения конфликтовать во время выполнения. |
| Other Hard Constraints | Протестируйте, вывел ли контроллер трудно ограничения или трудно смешал ограничения ввода/вывода, и если так, могут ли эти ограничения стать невозможными удовлетворить во время выполнения. |
| Soft Constraints | Протестируйте, есть ли у контроллера соответствующий баланс трудных и мягких ограничений путем оценки ограничения параметры ECR. |
| Memory Size for MPC Data | Оцените емкость памяти, требуемую контроллером во время выполнения. |
review автоматизирует определенные тесты, которые можно выполнить в командной строке.