Определите модель объекта управления. В данном примере определите модель объекта управления как двойной интегратор.
plant =
1
---
s^2
Continuous-time transfer function.
Создайте контроллер MPC со временем дискретизации 0,1 секунды, горизонтом предсказания или 10 шагами и горизонтом управления 3 шага. Также задайте ограничение на управляемую переменную.
-->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.
Создайте структуру области значений, чтобы задать области значений для входа, состояния и опорные сигналы.
Сгенерируйте явный контроллер MPC с заданными диапазонами сигнала, используя generateExplicitMPC и отобразите результат контроллера.
-->Converting the "Model.Plant" property of "mpc" object to state-space.
-->Converting model to discrete time.
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.
Regions found / unexplored: 19/ 0
Explicit MPC Controller
---------------------------------------------
Controller sample time: 0.1 (seconds)
Polyhedral regions: 19
Number of parameters: 4
Is solution simplified: No
State Estimation: Default Kalman gain
---------------------------------------------
Type 'mpcobjExplicit.MPC' for the original implicit MPC design.
Type 'mpcobjExplicit.Range' for the valid range of parameters.
Type 'mpcobjExplicit.OptimizationOptions' for the options used in multi-parametric QP computation.
Type 'mpcobjExplicit.PiecewiseAffineSolution' for regions and gain in each solution.
Обратите внимание, что полученный явный контроллер имеет 19 многогранных областей.
Использование simplify чтобы упростить явный контроллер mpc и отобразить получившийся контроллер.
Regions to analyze: 15/ 15
Explicit MPC Controller
---------------------------------------------
Controller sample time: 0.1 (seconds)
Polyhedral regions: 15
Number of parameters: 4
Is solution simplified: Yes
State Estimation: Default Kalman gain
---------------------------------------------
Type 'reducedEMPC.MPC' for the original implicit MPC design.
Type 'reducedEMPC.Range' for the valid range of parameters.
Type 'reducedEMPC.OptimizationOptions' for the options used in multi-parametric QP computation.
Type 'reducedEMPC.PiecewiseAffineSolution' for regions and gain in each solution.
Обратите внимание, что упрощенный явный контроллер имеет 15 многогранных областей.