Создайте нелинейный контроллер MPC с четырьмя состояниями, двумя выходными параметрами и одним входом.

nlobj = nlmpc(4,2,1);

In standard cost function, zero weights are applied by default to one or more OVs because there are fewer MVs than OVs.

Задайте шаг расчета и горизонты контроллера.

Ts = 0.1;
nlobj.Ts = Ts;
nlobj.PredictionHorizon = 10;
nlobj.ControlHorizon = 5;

Задайте функцию состояния для контроллера, который находится в файле pendulumDT0.m. Эта модель дискретного времени интегрирует модель непрерывного времени, заданную в pendulumCT0.m использование многоступенчатого прямого Метода Эйлера.

nlobj.Model.StateFcn = "pendulumDT0";
nlobj.Model.IsContinuousTime = false;

Модель предсказания использует дополнительный параметр Ts представлять шаг расчета. Задайте количество параметров и создайте вектор параметра.

nlobj.Model.NumberOfParameters = 1;
params = {Ts};

Задайте выходную функцию модели, передав параметр шага расчета как входной параметр.

nlobj.Model.OutputFcn = "pendulumOutputFcn";

Задайте стандартные ограничения для контроллера.

nlobj.Weights.OutputVariables = [3 3];
nlobj.Weights.ManipulatedVariablesRate = 0.1;
nlobj.OV(1).Min = -10;
nlobj.OV(1).Max = 10;
nlobj.MV.Min = -100;
nlobj.MV.Max = 100;

Подтвердите функции модели предсказания.

x0 = [0.1;0.2;-pi/2;0.3];
u0 = 0.4;
validateFcns(nlobj,x0,u0,[],params);

Model.StateFcn is OK.
Model.OutputFcn is OK.
Analysis of user-provided model, cost, and constraint functions complete.

Только два из состояний объекта измеримы. Поэтому создайте расширенный Фильтр Калмана для оценки четырех состояний объекта. Его функция изменения состояния задана в pendulumStateFcn.m и его функция измерения задана в pendulumMeasurementFcn.m.

EKF = extendedKalmanFilter(@pendulumStateFcn,@pendulumMeasurementFcn);

Задайте начальные условия для симуляции, инициализируйте расширенное состояние Фильтра Калмана и укажите, что нулевая начальная буква управляла значением переменных.

x0 = [0;0;-pi;0];
y0 = [x0(1);x0(3)];
EKF.State = x0;
mv0 = 0;

Создайте структуры данных генерации кода для контроллера, задав начальные условия и параметры.

[coreData,onlineData] = getCodeGenerationData(nlobj,x0,mv0,params);

Просмотрите онлайновую структуру данных.

onlineData

onlineData = struct with fields:
           ref: [0 0]
      MVTarget: 0
    Parameters: {[0.1000]}
            X0: [10x4 double]
           MV0: [10x1 double]
        Slack0: 0

Если ваше приложение использует онлайновые веса или ограничения, необходимо добавить соответствующие поля в структуры данных генерации кода. Например, следующий синтаксис создает структуры данных, которые включают поля для настраивающих весов выходной переменной, управлял переменными настраивающими весами и управлял переменными границами.

[coreData2,onlineData2] = getCodeGenerationData(nlobj,x0,mv0,params,...
    'OutputWeights','MVWeights','MVMin','MVMax');

Просмотрите онлайновую структуру данных. Во время выполнения задайте онлайновые веса и ограничения в добавленных полях структуры.

onlineData2

onlineData2 = struct with fields:
              ref: [0 0]
         MVTarget: 0
       Parameters: {[0.1000]}
               X0: [10x4 double]
              MV0: [10x1 double]
           Slack0: 0
    OutputWeights: [3 3]
        MVWeights: 0
            MVMin: [10x1 double]
            MVMax: [10x1 double]