Контроллеры прогнозирования моделей используют линейные модели для управления линейными и нелинейными установками, работающими в пределах локального рабочего диапазона. Растения со сложными характеристиками, такими как длительные временные задержки, динамика более высокого порядка или сильные взаимодействия, особенно хорошо подходят для модельного прогностического контроля. Для создания модели завода можно непосредственно указать линейную модель, провести линеаризацию модели Simulink ® или определить линейную модель с помощью измеренных данных. При создании модели установки для использования в прогнозирующем управлении моделью важно указать типы входных и выходных сигналов и масштабные коэффициенты. Дополнительные сведения см. в разделах Типы сигналов и Определение масштабных коэффициентов.
setmpcsignals | Задать типы сигналов в модели завода ПДК |
getname | Извлечение имен сигналов ввода-вывода из модели завода MPC |
setname | Установка имен сигналов ввода-вывода в модели завода ПДК |
Модельные прогнозирующие контроллеры используют модели растений, возмущений и шума для прогнозирования и оценки состояния.
Входные данные завода являются независимыми переменными, которые влияют на завод, а выходные данные завода являются зависимыми переменными, которые необходимо контролировать или контролировать.
Задать масштабные коэффициенты
При проектировании контроллера MPC рекомендуется определять масштабные коэффициенты для каждой установки на входе и выходе, особенно когда переменные имеют большие различия в величине.
Создание инвариантных моделей линейного времени
Контроллеры MPC поддерживают те же форматы модели LTI, что и программное обеспечение Control System Toolbox™.
Определение заводов с несколькими входами и несколькими выходами
В большинстве приложений MPC используются установки с несколькими входами и выходами.
Получение линейной аппроксимации нелинейной установки в указанной рабочей точке.
Линеаризация моделей Simulink с помощью MPC-конструктора
Откройте конструктор MPC из Simulink и определите структуру MPC путем линеаризации модели.
Оценка линейной модели Toolbox™ идентификации системы с использованием измеренных входных/выходных данных.