Создание модели завода

Зафиксируйте начальное число случайного генератора для воспроизводимости.

rng(0);

Создание строго соответствующей установки дискретного времени с 4 состояниями, двумя входами и одним выходом.

plant = drss(4,1,2);
plant.D = 0;

Установите время выборки равным 0,1 с и увеличьте полномочия на управление первым вводом, чтобы лучше проиллюстрировать его вклад в управление.

plant.Ts = 0.1;
plant.B(:,1)=plant.B(:,1)*2;

Проектирование контроллера MPC

Создайте контроллер MPC с одной секундой времени выборки, 20 горизонт прогнозирования шагов и 5 шаг управления горизонтом.

mpcobj = mpc(plant,0.1,20,5);

-->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.

Укажите первую управляемую переменную как принадлежащую к дискретному набору из семи возможных значений (можно также указать тип как целое число с помощью инструкции mpcobj.MV(1).Type = 'integer';)

mpcobj.MV(1).Type = [-1 -0.7 -0.3 0 0.2 0.5 1];

Используйте ограничения скорости для применения максимальных значений приращения и уменьшения для первой управляемой переменной.

mpcobj.MV(1).RateMin = -0.5;
mpcobj.MV(1).RateMax = 0.5;

Установите ограничения для второй управляемой переменной, тип по умолчанию которой (непрерывный) не был изменен.

mpcobj.MV(2).Min = -2;
mpcobj.MV(2).Max = 2;

Моделирование замкнутого контура с помощью sim Результаты команды и печати

Задайте количество шагов моделирования.

simsteps = 50;

Создание выходного опорного сигнала, равного нулю из шагов 20 кому 35 и равно 0.6 до и после.

r = ones(simsteps,1)*0.6;
r(20:35) = 0;

Моделирование замкнутого контура с помощью sim команда. Верните входной и выходной сигналы установки.

[YY,~,UU,~,~,~,status] = sim(mpcobj,simsteps,r);

-->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.

Результаты графика.

figure(1)

subplot(211)    % plant output
plot([YY,r]);
grid
title("Tracking control");

subplot(223)    % first plant input
stairs(UU(:,1));
grid
%title("MV(1) discrete set "+ num2str(mpcobj.MV(1).Type','%0.1f '))
title("MV(1) discrete set ")

subplot(224)    % second plant input
stairs(UU(:,2));
grid
title("MV(2) continuous between [-2 2]")

Как и ожидалось, первая управляемая переменная ограничена значениями, указанными в дискретном наборе (со скачками, меньшими, чем заданный предел), в то время как вторая может непрерывно изменяться между -2 и 2. Выходные данные завода отслеживают ссылочное значение через несколько секунд.

Моделирование замкнутого контура с помощью mpcmove Результаты команды и печати

Получить дескриптор для mpcobj состояние и инициализация состояния установки.

xmpc = mpcstate(mpcobj);
x = xmpc.Plant;

Инициализируйте массивы, хранящие сигналы.

YY = []; RR = []; UU = []; XX = [];

Выполнение моделирования с помощью mpcmove для вычисления управляющих действий.

for k = 1:simsteps
    XX = [XX;x']; % store plant state
    y = plant.C*x; % calculate plant output
    YY = [YY;y]; % store plant output
    RR = [RR;r(k)]; % store reference
    u = mpcmove(mpcobj,xmpc,y,r(k)); % calculate optimal mpc move
    UU = [UU;u']; % store plant input
    x = plant.A*x+plant.B*u; % update plant state
    % is the last line necessary since x=xmpc.Plant gets updated anyway?
end

Результаты графика.

figure(2)

subplot(211)    % plant output
plot([YY,r]);
grid
title("Tracking control");

subplot(223)    % first plant input
stairs(UU(:,1));
grid
title("MV(1) discrete set")

subplot(224)    % second plant input
stairs(UU(:,2));
grid
title("MV(2) continuous between [-2 2]")

Результаты моделирования идентичны результатам, полученным с помощью sim команда.