Моделирование контроллера MPC в замкнутом контуре с линейной установкой
Используйте элемент управления «Прогнозирование модели» Toolbox™ sim функция для моделирования обратной или обратной реакции контроллера MPC с ограничениями и весами, которые не изменяются во время выполнения. Контроллер MPC может быть неявным или явным, управляемая установка должна быть линейной и инвариантной по времени, а опорные сигналы и сигналы возмущений должны указываться заранее. По умолчанию в моделировании используется завод MPCobj.Model.Plant, но можно использовать другую модель растения для оценки устойчивости контроллера к несоответствию моделей.
Чтобы запустить модели simulink программно, см. раздел sim (Симулинк).
sim( моделирует замкнутую систему, сформированную моделью установки, указанной в mpcobj,Ns,r)mpcobj.Model.Plant и контроллером MPC mpcobj, в ответ на заданный опорный сигнал, r. Контроллер MPC может быть традиционным контроллером MPC (mpc) или явный контроллер MPC (explicitMPC). Моделирование выполняется для указанного количества шагов моделирования. Ns. sim строит график результатов моделирования.
sim(___, задает дополнительные параметры моделирования. Этот синтаксис позволяет изменять параметры моделирования по умолчанию, такие как начальные состояния, входной/выходной шум, неизмеренные возмущения, несоответствие установок и т.д. Это также позволяет моделировать завод в разомкнутом контуре. Вы можете использовать SimOptions)SimOptions с любой из предыдущих комбинаций ввода.
[ подавляет печать и вместо этого возвращает:y,t,u,xp,xc,SimOptions] = sim(___)
последовательность выходов установки y,
временная последовательность t (на равном расстоянии mpcobj.Ts),
управляемые переменные u генерируется контроллером MPC,
последовательность xp состояния модели установки, используемой для моделирования,
последовательность xmpc состояния контроллера ПДК (предоставленного государственным наблюдателем),
и объект параметров моделирования, SimOptions.
Моделирование управления MPC системы MISO. Система имеет одну управляемую переменную, одно измеренное возмущение, одно неизмеренное возмущение и один выход.
Создайте непрерывную модель завода. Эта установка будет использоваться в качестве модели прогнозирования для контроллера MPC.
sys = ss(tf({1,1,1},{[1 .5 1],[1 1],[.7 .5 1]}));Дискретизация модели установки с использованием времени отбора проб 0,2 ед.
Ts = 0.2; sysd = c2d(sys,Ts);
Укажите тип сигнала MPC для входных сигналов установки.
sysd = setmpcsignals(sysd,'MV',1,'MD',2,'UD',3);
Создание контроллера MPC для sysd модель установки. Используйте значения по умолчанию для весов и горизонтов.
MPCobj = mpc(sysd);
-->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.
Наложение зависимости на управляемую переменную [0 1] диапазон.
MPCobj.MV = struct('Min',0,'Max',1);
Укажите время остановки моделирования.
Tstop = 30;
Определите опорный сигнал и измеренный сигнал возмущения.
num_sim_steps = round(Tstop/Ts); r = ones(num_sim_steps,1); v = [zeros(num_sim_steps/3,1); ones(2*num_sim_steps/3,1)];
Опорный сигнал, r, является единичным шагом. Измеренный сигнал возмущения, v, является единичным шагом, с 10 единичной задержкой.
Смоделировать контроллер.
sim(MPCobj,num_sim_steps,r,v)
-->The "Model.Disturbance" property of "mpc" object is empty: Assuming unmeasured input disturbance #3 is integrated white noise. Assuming no disturbance added to measured output channel #1. -->The "Model.Noise" property of the "mpc" object is empty. Assuming white noise on each measured output channel.
