Состояния модели предсказания тока, заданные как вектор сигнал длины _Nx, где _Nx - количество состояний модели предсказания. Поскольку нелинейный контроллер MPC не выполняет оценку состояния, необходимо либо измерить, либо оценить текущие состояния модели предсказания на каждом контрольном интервале.

Управляющие сигналы, используемые в объекте в предыдущем контрольном интервале, задаются как векторный сигнал длины _Nmv, где _Nmv - количество манипулируемых переменных.

Если ваша модель предсказания контроллера имеет измеренные нарушения порядка, вы должны включить этот порт и соединить с ним вектор-строку или матричный сигнал.

Чтобы использовать те же самые измеренные значения нарушения порядка через горизонт предсказания, соедините md с сигналом вектора-строки с _Nmd элементами, где _Nmd количество манипулируемых переменных. Каждый элемент задает значение для измеренного нарушения порядка.

Чтобы изменять нарушения порядка над горизонтом предсказания (предварительный просмотр) время k время k + p, соедините md с матричным сигналом с _Nmd столбцами и до p + 1 строками. Здесь k - текущее время, а p - горизонт предсказания. Каждая строка содержит нарушения порядка для одного шага горизонта предсказания. Если вы задаете меньше p + 1 строк, конечные нарушения порядка используются для остальных шагов горизонта предсказания.

Зависимости

Чтобы включить этот порт, выберите параметр Measured disturbances.

Если ваш контроллер использует дополнительные параметры в своей модели предсказания, включите этот вход порт и соедините сигнал вектора с элементами _Npm, где _Npm количество параметров состояния (равное Model.ParameterLength свойство nlmpcMultistage объект контроллера). Контроллер, передает эти параметры в свой модельный переход состояния и состояние якобианских функций.

Чтобы включить этот порт, выберите параметр StateFcn parameters.

Если ваш контроллер не использует дополнительные параметры, необходимо отключить state.param порт.

Зависимости

Если ваш контроллер использует дополнительные параметры в любой цене каскада или ограничительной функции, включите этот вход порт и соедините сигнал вектора с элементами _Npv, где _Npv, равно sum(Stages.ParameterLength), - общее количество параметров для всех функций каскада. Параметры для всех каскадов складываются в вектор параметра следующим образом.

[parameter vector for stage 1;
 parameter vector for stage 2;
 ...
 parameter vector for stage p+1;
]

На каждом этапе контроллер передает соответствующий вектор параметра в стоимость этапа и функции ограничения, активные на этом этапе.

Чтобы включить этот порт, выберите параметр StageFcn parameters.

Если ваш контроллер не использует дополнительные параметры, необходимо отключить stage.param порт. Для получения дополнительной информации смотрите nlmpcMultistage и nlmpcmove.

Зависимости

Чтобы задать минимальные ограничения переменных во время выполнения, включите этот входной порт. Если этот порт отключен, блок использует нижние границы, указанные в ManipulatedVariables.Min свойство его объекта контроллера.

Чтобы использовать те же границы над горизонтом предсказания, соедините mv.min с сигналом вектора-строки с _Nmv элементами, где _Nmv количество выходов. Каждый элемент задает нижнюю границу для управляемой переменной.

Чтобы изменить границы над горизонтом предсказания от времени k времени k + p -1, соедините mv.min с матричным сигналом _с Ny столбцами и до p строк. Здесь k - текущее время, а p - горизонт предсказания. Каждая строка содержит ограничения для одного шага горизонта предсказания. Если вы задаете меньше p строк, границы в последней строке применяются для оставшейся части горизонта предсказания.

Зависимости

Чтобы включить этот порт, выберите параметр Lower MV limits.

Чтобы задать максимальное количество управляемых переменных во время выполнения, включите этот входной порт. Если этот порт отключен, блок использует верхние границы, указанные в ManipulatedVariables.Max свойство его объекта контроллера.

Чтобы использовать те же границы над горизонтом предсказания, соедините mv.max с сигналом вектора-строки с _Nmv элементами, где _Nmv количество выходов. Каждый элемент задает верхнюю границу для управляемой переменной.

Чтобы изменить границы над горизонтом предсказания от времени k времени k + p -1, соедините mv.max с матричным сигналом _с Ny столбцами и до p строк. Здесь k - текущее время, а p - горизонт предсказания. Каждая строка содержит ограничения для одного шага горизонта предсказания. Если вы задаете меньше p строк, границы в последней строке применяются для оставшейся части горизонта предсказания.

Зависимости

Чтобы включить этот порт, выберите параметр Upper MV limits.

Чтобы задать минимальные ограничения переменной скорости во время выполнения, включите этот входной порт. Если этот порт отключен, блок использует нижние границы, указанные в ManipulatedVariable.RateMin свойство его объекта контроллера. dmv.min границы должны быть непозитивными.

Чтобы использовать те же границы над горизонтом предсказания, соедините dmv.min с сигналом вектора-строки с _Nmv элементами, где _Nmv количество выходов. Каждый элемент задает нижнюю границу для управляемой переменной скорости изменения.

Чтобы изменить границы над горизонтом предсказания от времени k времени k + p -1, соедините dmv.min с матричным сигналом _с Ny столбцами и до p строк. Здесь k - текущее время, а p - горизонт предсказания. Каждая строка содержит ограничения для одного шага горизонта предсказания. Если вы задаете меньше p строк, границы в последней строке применяются для оставшейся части горизонта предсказания.

Зависимости

Чтобы включить этот порт, выберите параметр Lower MVRate limits.

Чтобы задать ограничения переменной скорости во время выполнения, включите этот входной порт. Если этот порт отключен, блок использует верхние границы, указанные в ManipulatedVariables.RateMax свойство его объекта контроллера. dmv.max границы должны быть неотрицательными.

Чтобы использовать те же границы над горизонтом предсказания, соедините dmv.max с сигналом вектора-строки с _Nmv элементами, где _Nmv количество выходов. Каждый элемент задает верхнюю границу для управляемой переменной скорости изменения.

Чтобы изменить границы над горизонтом предсказания от времени k времени k + p -1, соедините dmv.max с матричным сигналом _с Ny столбцами и до p строк. Здесь k - текущее время, а p - горизонт предсказания. Каждая строка содержит ограничения для одного шага горизонта предсказания. Если вы задаете меньше p строк, границы в последней строке применяются для оставшейся части горизонта предсказания.

Зависимости

Чтобы включить этот порт, выберите параметр Upper MVRate limits.

Чтобы задать ограничения минимального состояния во время выполнения, включите этот входной порт. Если этот порт отключен, блок использует нижние границы, указанные в States.Min свойство его объекта контроллера.

Чтобы использовать те же границы над горизонтом предсказания, соедините x.min с сигналом вектора-строки с _Nx элементами, где _Nx количество выходов. Каждый элемент задает нижнюю границу для состояния.

Чтобы изменить границы над горизонтом предсказания от времени k + 1 до времени k + p, соедините x.min с матричным сигналом _с Ny столбцами и до p строк. Здесь k - текущее время, а p - горизонт предсказания. Каждая строка содержит ограничения для одного шага горизонта предсказания. Если вы задаете меньше p строк, границы в последней строке применяются для оставшейся части горизонта предсказания.

Зависимости

Чтобы включить этот порт, выберите параметр Lower state limits.

Чтобы задать ограничения максимального состояния во время выполнения, включите этот входной порт. Если этот порт отключен, блок использует верхние границы, указанные в States.Max свойство его объекта контроллера.

Чтобы использовать те же границы над горизонтом предсказания, соедините x.max с сигналом вектора-строки с _Nx элементами, где _Nx количество выходов. Каждый элемент задает верхнюю границу для состояния.

Чтобы изменить границы над горизонтом предсказания от времени k + 1 до времени k + p, соедините x.max с матричным сигналом _с Ny столбцами и до p строк. Здесь k - текущее время, а p - горизонт предсказания. Каждая строка содержит ограничения для одного шага горизонта предсказания. Если вы задаете меньше p строк, границы в последней строке применяются для оставшейся части горизонта предсказания.

Зависимости

Чтобы включить этот порт, выберите параметр Upper state limits.

Конечное состояние, заданная как вектор сигнал длины _Nx. Чтобы задать желаемые ограничения по конечному состоянию, включите этот вход порт. Чтобы задать желаемые конечные состояния во время выполнения через этот входной порт, необходимо задать конечные значения в TerminalState поле Model свойство nlmpcMultistage объект, который передается как параметр в блок. Задайте inf для состояний, которые не должны быть ограничены терминальным значением. Во время исполнения блок игнорирует любые значения входного сигнала, которые соответствуют inf значений в объекте. Если вы не задаете какое-либо условие терминального значения в nlmpcMultistage объект, сигнал в этом входном порте игнорируется во время выполнения.

Если этот порт не включен, ограничение конечного состояния (если он присутствует) не меняется во время выполнения.

Зависимости

Чтобы включить этот порт, выберите параметр Terminal state.

Чтобы задать начальные предположения для вектора переменной принятия решения, включите этот входной порт. Если этот порт отключен, блок использует последовательности переменных принятия решений, вычисленные в предыдущем контрольном интервале, в качестве начальных догадок. Хорошие начальные догадки важны, поскольку они помогают решателю быстрее сходиться к решению.

z0 является вектором-столбцом длины, равной сумме длин всех векторов переменной принятия решения для каждого каскада. Начальные предположения должны быть сложены как:

[state vector guess for stage 1;
 manipulated variable vector guess for stage 1;
 manipulated variable vector rate guess for stage 1; % if used
 slack variable vector guess for stage 1; % if used
 state vector guess for stage 2;
 manipulated variable vector guess for stage 2;
 manipulated variable vector rate guess for stage 2; % if used
 slack variable vector guess for stage 2; % if used
 ...
 state vector guess for stage p;
 manipulated variable vector guess for stage p;
 manipulated variable vector rate guess for stage p; % if used
 slack variable vector guess for stage p; % if used
 state vector guess for stage p+1;
 slack variable vector guess for stage p+1; % if used
]

Зависимости

Чтобы включить этот порт, выберите параметр Initial guess.

Оптимальное манипулируемое действие управления, выхода как вектор-столбец сигнал длины _Nmv, где _Nmv - количество манипулируемых переменных.

Если решатель сходится к локальному оптимальному решению (nlp.status положительно), то mv содержит оптимальное решение.

Если решатель достигает максимального количества итераций, не найдя оптимального решения (nlp.status равно нулю) и Optimization.UseSuboptimalSolution свойство контроллера:

Если решатель отказывает (nlp.status отрицательно), то mv так же, как last_mv.

Стоимость целевой функции, выход как неотрицательный скалярный сигнал. Стоимость определяет степень достижения контроллером своих целей.

Значение стоимости имеет значение только, когда выход nlp.status неотрицателен.

Зависимости

Чтобы включить этот порт, выберите параметр Optimal cost.

Вектор переменных Stacked slack, используемый в смягчении ограничений. Если все элементы равны нулю, все мягкие ограничения выполняются на всем горизонте предсказания. Если любой элемент больше нуля, то нарушается по крайней мере одно мягкое ограничение.

Вектор переменной slack для всех каскадов сложены как:

[slack variable vector for stage 1; % if used
 slack variable vector for stage 2; % if used
 ...
 slack variable vector for stage p+1; % if used
]

Статус оптимизации, выход как один из следующих:

Зависимости

Чтобы включить этот порт, выберите параметр Optimization status.

Оптимальная манипулированная переменная последовательность, возвращаемая как матричный сигнал с p + 1 строками и _Nmv столбцами, где p - горизонт предсказания, а _Nmv - количество манипулированных переменных.

Первые p строки mv.seq содержат вычисленные оптимальные манипулируемые значения переменных от текущего времени k ко времени k + p -1. Первая строка mv.seq содержит ток, управляемый значениями переменных (выходной mv). Поскольку контроллер не вычисляет оптимальные движения управления в момент времени k + p, последние две строки mv.seq идентичны.

Зависимости

Чтобы включить этот порт, выберите параметр Optimal control sequence.

Оптимальная последовательность состояний модели предсказания, возвращенная как матричный сигнал с p + 1 строками и Nx столбцами, где p - горизонт предсказания, а Nx - количество состояний.

Первые p строки x.seq содержат вычисленные оптимальные значения состояний от текущего времени k до времени k + p -1. Первая строка x.seq содержит текущие оцененные значения состояния. Поскольку контроллер не вычисляет оптимальные состояния в момент времени k + p, последние две строки x.seq идентичны.

Зависимости

Чтобы включить этот порт, выберите параметр Optimal state sequence.

Вы должны предоставить nlmpcMultistage объект, который задает нелинейный контроллер MPC. Для этого введите имя nlmpc объект в рабочем пространстве MATLAB.

Программное использование

Выберите этот параметр, чтобы запустить контроллер, используя тот же шаг расчета, что и его модель предсказания. Чтобы использовать другой шаг расчета контроллера, очистите этот параметр и укажите шаг расчета с помощью параметра Make block run at a different sample time.

Чтобы ограничить количество переменных принятия решений и улучшить вычислительную эффективность, можно запустить контроллер с шагом расчета, который отличается от горизонта предсказания. Например, рассмотрим случай нелинейного контроллера MPC, работающего на частоте 10 Гц. Если шаги расчета объекта управления и контроллера совпадают, для предсказания поведения объекта в течение десяти секунд требуется горизонт предсказания длины 100, который создает большое количество переменных принятия решений. Чтобы уменьшить количество переменных принятия решений, можно использовать шаг расчета объекта 1 секунду и горизонт предсказания длины 10.

Программное использование

Задайте этот параметр, чтобы запустить контроллер с использованием другого шага расчета по сравнению с его моделью предсказания.

Зависимости

Чтобы включить этот параметр, очистите параметр Use prediction model sample time.

Программное использование

Выберите этот параметр, чтобы симулировать контроллер с помощью MEX-функции, сгенерированной buildMEX. Это сокращает время симуляции контроллера. Чтобы задать имя MEX-функции, используйте параметр Specify MEX function name.

Программное использование

Используйте этот параметр, чтобы задать имя MEX-функции для использования во время симуляции. Чтобы создать MEX-функцию, используйте buildMEX функция.

Зависимости

Чтобы включить этот параметр, выберите параметр Use MEX to speed up simulation.

Программное использование