Если вы создали прогнозирующий контроллер модели для своего объекта, можно настроить систему ответ с обратной связью с помощью приложения MPC Designer или в командной строке.
| MPC Designer | Спроектируйте и симулируйте прогнозирующие контроллеры модели |
Ставя цели для переменных, которыми управляют,
Если ваш объект больше управлял переменными, чем выходные параметры, можно содержать переменные избытка, которыми управляют, в целевых значениях по экономичным или операционным причинам.
Изменяющиеся во времени веса и ограничения
При разработке контроллера MPC можно задать настраивающиеся веса и ограничения, которые варьируются по горизонту предсказания.
Ограничения на линейные комбинации вводов и выводов
Можно спроектировать и симулировать прогнозирующий контроллер модели со смешанными ограничениями ввода/вывода.
Терминальные веса и ограничения
Чтобы достигнуть бесконечного управления горизонтом, можно использовать терминальные веса на итоговом шаге горизонта предсказания. Чтобы гарантировать устойчивость для ограниченных систем, вам, вероятно, придется также задать терминальные ограничения в конце горизонта предсказания.
Настройте воздействие и шумовые модели
Контроллеры MPC неизвестные события модели с помощью возмущений ввода и вывода и моделей шума измерения.
Пользовательская оценка состояния
Можно заменить контроллер MPC по умолчанию метод оценки состояния путем изменения значения по умолчанию усиления Кальмана или путем предоставления собственных оценок состояния контроллера.
Реализуйте пользовательское средство оценки состояния, эквивалентное встроенному фильтру Калмана
Спроектируйте средство оценки состояния, эквивалентное линейному Фильтру Калмана контроллера MPC.
Переменное блокирование, которым управляют,
Можно улучшить робастность контроллера и сглаженных переменных корректировок, которыми управляют, путем деления горизонта предсказания на серию блокирующихся интервалов.
Определение альтернативной функции стоимости с недиагональными матрицами веса
Можно задать альтернативную функцию стоимости для прогнозирующего контроллера модели, чтобы минимизировать во время оптимизации.