Как и в традиционном линейном MPC, нелинейный MPC вычисляет управляющие действия на каждом контрольном интервале, используя комбинацию основанного на модели предсказания и ограниченной оптимизации. Основными различиями являются:
Модель предсказания может быть нелинейной и включать изменяющиеся во времени параметры
Ограничения равенств и неравенств могут быть нелинейными
Минимизируемая скалярная функция стоимости может быть неквадратичной (линейной или нелинейной) функцией переменных принятия решений.
По умолчанию нелинейные контроллеры MPC решают нелинейную задачу программирования, используя fmincon функция, которая требует программного обеспечения Optimization Toolbox™. Если у вас нет программного обеспечения Optimization Toolbox, вы можете задать свой собственный пользовательский нелинейный решатель.
Для получения дополнительной информации см. Раздел «Нелинейный MPC».
nlmpc | Нелинейный прогнозирующий контроллер модели |
nlmpcMultistage | Многоступенчатый прогнозирующий контроллер нелинейной модели |
nlmpcmove | Вычислите оптимальное действие управления для нелинейного контроллера MPC |
nlmpcmoveopt | Набор опций для nlmpcmove функция |
getSimulationData | Создайте структуру данных, чтобы симулировать многоступенчатый контроллер MPC с nlmpcmove |
validateFcns | Исследуйте модель предсказания и пользовательские функции nlmpc или nlmpcMultistage объекты для потенциальных проблем |
convertToMPC | Преобразование nlmpc объект в один или несколько mpc объекты |
createParameterBus | Создайте объект шины Simulink и сконфигурируйте блок Bus Creator для передачи параметров модели в блок Nonlinear MPC Controller |
| Nonlinear MPC Controller | Симулируйте нелинейные прогнозирующие контроллеры модели |
| Multistage Nonlinear MPC Controller | Симулируйте многоступенчатые нелинейные прогнозирующие контроллеры модели |
Нелинейные прогнозирующие контроллеры модели управляют объектами с помощью нелинейных моделей предсказания, функций затрат или ограничений.
Задайте модель предсказания для нелинейного MPC
Чтобы задать модель предсказания для нелинейного контроллера MPC, задайте состояние и выходные функции.
Задайте функцию затрат для нелинейного MPC
Нелинейные контроллеры MPC поддерживают общие функции затрат, такие как комбинация линейных или нелинейных функций состояний системы, входов и выходов.
Задайте ограничения для нелинейного MPC
Можно задать пользовательские линейные и нелинейные ограничения для нелинейного контроллера MPC в дополнение к стандартным линейным ограничениям MPC.
Сконфигурируйте решатель оптимизации для нелинейного MPC
По умолчанию нелинейные контроллеры MPC оптимизируют свое движение управления, используя fmincon функция из Optimization Toolbox. Можно также задать свой собственный пользовательский нелинейный решатель.
Оптимизация траектории и управление летающим роботом с помощью нелинейного MPC
Можно использовать нелинейный MPC как для оптимального планирования траектории, так и для управления с обратной связью.
Посадка ракеты с многоступенчатым нелинейным ПДК
Планируйте оптимальную траекторию посадки ракеты и выполните замкнутое управление процессом посадки с помощью многоступенчатого нелинейного ПДК.
Нелинейная модель прогнозирующего контроля экзотермического химического реактора
Управляйте нелинейным объектом, когда она переходит между рабочими точками.
Качающееся управление маятником с использованием нелинейного прогнозирующего управления моделью
Получите управление качанием и балансировкой инвертированного маятника на тележке с помощью нелинейного прогнозирующего контроллера модели.
Нелинейные и планируемые по усилению MPC управления Объекта окисления этилена
Можно сгенерировать один или несколько линейных контроллеров MPC от нелинейного контроллера MPC и использовать эти контроллеры для запланированных по усилению приложений управления.
Оптимизация и управление подаваемым реактором с использованием нелинейного MPC
Симулируйте нелинейный контроллер MPC как адаптивный и изменяющийся во времени контроллер MPC и сравните эффективность.
Оптимизация лечения туберкулеза с помощью нелинейного MPC с помощью пользовательского решателя
Можно использовать нелинейные контроллеры MPC для оптимальных приложений планирования, которые требуют нелинейной модели с нелинейными затратами или ограничениями.
Используйте нелинейный MPC для планирования и выполнения траекторий для робота манипулятора.
Прогнозирующие контроллеры экономической модели оптимизируют действия управления, чтобы удовлетворить общим функциям экономики или стоимости эффективности.
Экономическое MPC управление производства оксида этилена
Максимизируйте производство этиленоксидного объекта для получения прибыли с помощью нелинейной функции затрат и нелинейных ограничений.
