Симулируйте контроллер MPC в замкнутом цикле с линейным объектом
Используйте Model Predictive Control Toolbox™ sim функция для симуляции обратной связи или разомкнутого контура контроллера MPC с ограничениями и весами, которые не изменяются во время исполнения. Контроллер MPC может быть неявным или явным, управляемый объект должно быть линейным и инвариантным по времени, и вы должны заранее задать ссылку и сигналы нарушения порядка. По умолчанию объект, используемый в симуляции, является объектом MPCobj.Model.Plant, но можно использовать другую модель объекта управления, чтобы оценить робастность контроллера, чтобы смоделировать несоответствие.
Чтобы запустить модели simulink программно, смотрите sim (Simulink).
sim( моделирует систему с обратной связью, формируемую моделью объекта управления, указанной в mpcobj,Ns,r)mpcobj.Model.Plant и контроллером MPC mpcobj, в ответ на указанные опорные сигналы r. Контроллер MPC может быть либо традиционным контроллером MPC (mpc) или явный контроллер MPC (explicitMPC). Симуляция выполняется для заданного количества шагов симуляции, Ns. sim строит графики результатов симуляции.
sim(___, задает опции дополнительной симуляции. Этот синтаксис позволяет вам изменить опции симуляции по умолчанию, такие как начальные состояния, входной/выходной шум и неизмеренные нарушения порядка, несоответствие объекта и т.д. Это также позволяет моделировать объект в разомкнутом контуре. Можно использовать SimOptions)SimOptions с любой из предыдущих входных комбинаций.
[ подавляет графическое изображение и вместо этого возвращает:y,t,u,xp,xc,SimOptions] = sim(___)
последовательность выходов объекта y,
временной последовательности t (с равными интервалами mpcobj.Ts),
управляемые переменные u сгенерирован контроллером MPC,
последовательность xp состояний модели объекта, используемого для симуляции,
последовательность xmpc состояний контроллера MPC (предоставляется наблюдателем состояния),
и объект опций симуляции, SimOptions.
Симулируйте MPC управление системы MISO. Система имеет одну манипулируемую переменную, одно измеренное нарушение порядка, одно неизмеренное нарушение порядка и один выход.
Создайте модель объекта управления в непрерывном времени. Этот объект будет использоваться в качестве модели предсказания для контроллера MPC.
sys = ss(tf({1,1,1},{[1 .5 1],[1 1],[.7 .5 1]}));Дискретизируйте модель объекта управления с помощью времени дискретизации 0,2 модулей
Ts = 0.2; sysd = c2d(sys,Ts);
Укажите тип сигнала MPC для входных сигналов объекта.
sysd = setmpcsignals(sysd,'MV',1,'MD',2,'UD',3);
Создайте контроллер MPC для sysd модель объекта управления. 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.
Ограничьте управляемую переменную [0 1] область значений.
MPCobj.MV = struct('Min',0,'Max',1);
Задайте время остановки симуляции.
Tstop = 30;
Задайте опорный сигнал и измеренный нарушением порядка сигнал.
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)];
The опорного сигнала, r, является модуль шагом. Измеренный сигнал нарушения порядка, v, является модуль шагом с задержкой в 10 модули.
Симулируйте 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.
