Выход весов настройки переменных, которые заменяют Weights.OutputVariables свойство контроллера во время исполнения, заданное как вектор-строка или матрица неотрицательных значений.

Чтобы использовать те же веса на горизонте предсказания, задайте вектор-строку _Ny длины, где _Ny количество переменных выходов.

Чтобы изменить веса настройки над горизонтом предсказания от времени k + 1 до времени k + p, задайте массив _с Ny столбцами и до p строками. Здесь k - текущее время, а p - горизонт предсказания. Каждая строка содержит выходные переменные веса настройки для одного шага горизонта предсказания. Если вы задаете меньше p строк, веса в последней строке используются для остальных шагов горизонта предсказания.

Манипулируемые веса настройки переменных, которые заменяют Weights.ManipulatedVariables свойство контроллера во время исполнения, заданное как вектор-строка или матрица неотрицательных значений.

Чтобы использовать те же веса на горизонте предсказания, задайте вектор-строку длины _Nmv, где _Nmv количество манипулируемых переменных.

Чтобы варьировать веса настройки по горизонту предсказания от времени k времени k + p -1, задайте массив _с Nmv столбцами и до p строками. Здесь k - текущее время, а p - горизонт предсказания. Каждая строка содержит манипулированные переменные веса настройки для одного шага горизонта предсказания. Если вы задаете меньше p строк, веса в последней строке используются для остальных шагов горизонта предсказания.

Манипулируемые веса настройки переменной скорости, которые заменяют Weights.ManipulatedVariablesRate свойство контроллера во время исполнения, заданное как вектор-строка или матрица неотрицательных значений.

Чтобы использовать те же веса на горизонте предсказания, задайте вектор-строку длины _Nmv, где _Nmv количество манипулируемых переменных.

Чтобы варьировать веса настройки по горизонту предсказания от времени k времени k + p -1, задайте массив _с Nmv столбцами и до p строками. Здесь k - текущее время, а p - горизонт предсказания. Каждая строка содержит управляемые веса настройки переменной скорости для одного шага горизонта предсказания. Если вы задаете меньше p строк, веса в последней строке используются для остальных шагов горизонта предсказания.

Уменьшите вес настройки переменной, который заменяет Weights.ECR свойство контроллера во время исполнения, заданное как положительная скалярная величина.

Выход переменные нижние границы, заданные как вектор-строка длины _Ny или матрица с _Ny столбцами, где _Ny - количество переменных выходов. OutputMin(:,i) заменяет OutputVariables(i).Min свойство контроллера во время исполнения.

Чтобы использовать те же границы между горизонтом предсказания, задайте вектор-строку.

Чтобы изменить границы над горизонтом предсказания от времени k + 1 до времени k + p, задайте матрицу с до p строками. Здесь k - текущее время, а p - горизонт предсказания. Каждая строка содержит ограничения для одного шага горизонта предсказания. Если вы задаете меньше p строк, конечные границы используются для остальных шагов горизонта предсказания.

Выход верхние границы, заданные как вектор-строка длины _Ny или матрица с _Ny столбцами, где _Ny - количество переменных выходов. OutputMax(:,i) заменяет OutputVariables(i).Max свойство контроллера во время исполнения.

Чтобы использовать те же границы между горизонтом предсказания, задайте вектор-строку.

Чтобы изменить границы над горизонтом предсказания от времени k + 1 до времени k + p, задайте матрицу с до p строками. Здесь k - текущее время, а p - горизонт предсказания. Каждая строка содержит ограничения для одного шага горизонта предсказания. Если вы задаете меньше p строк, конечные границы используются для остальных шагов горизонта предсказания.

Манипулируемые нижние границы переменной, заданные как вектор-строка длины _Nmv или матрица с _Nmv столбцами, где _Nmv - количество манипулируемых переменных. MVMin(:,i) заменяет ManipulatedVariables(i).Min свойство контроллера во время исполнения.

Чтобы использовать те же границы между горизонтом предсказания, задайте вектор-строку.

Чтобы изменить границы над горизонтом предсказания от времени k времени k + p -1, задайте матрицу с до p строками. Здесь k - текущее время, а p - горизонт предсказания. Каждая строка содержит ограничения для одного шага горизонта предсказания. Если вы задаете меньше p строк, конечные границы используются для остальных шагов горизонта предсказания.

Манипулируемые верхние границы переменной, заданные как вектор-строка длины _Nmv или матрица с _Nmv столбцами, где _Nmv - количество манипулируемых переменных. MVMax(:,i) заменяет ManipulatedVariables(i).Max свойство контроллера во время исполнения.

Чтобы использовать те же границы между горизонтом предсказания, задайте вектор-строку.

Чтобы изменить границы над горизонтом предсказания от времени k времени k + p -1, задайте матрицу с до p строками. Здесь k - текущее время, а p - горизонт предсказания. Каждая строка содержит ограничения для одного шага горизонта предсказания. Если вы задаете меньше p строк, конечные границы используются для остальных шагов горизонта предсказания.

Манипулируемые нижние границы переменной скорости, заданные как вектор-строка длины _Nmv или матрица с _Nmv столбцами, где _Nmv - количество манипулируемых переменных. MVRateMin(:,i) заменяет ManipulatedVariables(i).RateMin свойство контроллера во время исполнения. MVRateMin ограничения должны быть непозитивными.

Чтобы использовать те же границы между горизонтом предсказания, задайте вектор-строку.

Чтобы изменить границы над горизонтом предсказания от времени k времени k + p -1, задайте матрицу с до p строками. Здесь k - текущее время, а p - горизонт предсказания. Каждая строка содержит ограничения для одного шага горизонта предсказания. Если вы задаете меньше p строк, конечные границы используются для остальных шагов горизонта предсказания.

Манипулируемые верхние границы переменной скорости, заданные как вектор-строка длины _Nmv или матрица с _Nmv столбцами, где _Nmv - количество манипулируемых переменных. MVRateMax(:,i) заменяет ManipulatedVariables(i).RateMax свойство контроллера во время исполнения. MVRateMax границы должны быть неотрицательными.

Чтобы использовать те же границы между горизонтом предсказания, задайте вектор-строку.

Чтобы изменить границы над горизонтом предсказания от времени k времени k + p -1, задайте матрицу с до p строками. Здесь k - текущее время, а p - горизонт предсказания. Каждая строка содержит ограничения для одного шага горизонта предсказания. Если вы задаете меньше p строк, конечные границы используются для остальных шагов горизонта предсказания.

Нижние границы состояния, заданные как вектор-строка длины _Nx или матрица с _Nx столбцами, где _Nx - количество состояний. StateMin(:,i) заменяет States(i).Min свойство контроллера во время исполнения.

Чтобы использовать те же границы между горизонтом предсказания, задайте вектор-строку.

Чтобы изменить границы над горизонтом предсказания от времени k + 1 до времени k + p, задайте матрицу с до p строками. Здесь k - текущее время, а p - горизонт предсказания. Каждая строка содержит ограничения для одного шага горизонта предсказания. Если вы задаете меньше p строк, конечные границы используются для остальных шагов горизонта предсказания.

Верхние границы состояния, заданные как вектор-строка длины _Nx или матрица с _Nx столбцами, где _Nx - количество состояний. StateMax(:,i) заменяет States(i).Max свойство контроллера во время исполнения.

Чтобы использовать те же границы между горизонтом предсказания, задайте вектор-строку.

Чтобы изменить границы над горизонтом предсказания от времени k + 1 до времени k + p, задайте матрицу с до p строками. Здесь k - текущее время, а p - горизонт предсказания. Каждая строка содержит ограничения для одного шага горизонта предсказания. Если вы задаете меньше p строк, конечные границы используются для остальных шагов горизонта предсказания.

Манипулируемые переменные цели, заданные как вектор-строка длины _Nmv или матрица с _Nmv столбцами, где _Nmv - количество манипулируемых переменных.

Чтобы использовать те же манипулируемые переменные цели через горизонт предсказания, задайте вектор-строку.

Чтобы изменять цели над горизонтом предсказания (предварительный просмотр) время k от времени k + p -1, задайте матрицу с до p строками. Здесь k - текущее время, а p - горизонт предсказания. Каждая строка содержит цели для одного шага горизонта предсказания. Если вы задаете меньше p строк, конечные цели используются для остальных шагов горизонта предсказания.

Значения параметров, используемые моделью предсказания, пользовательской функцией стоимости и пользовательскими ограничениями, заданные как вектор камеры с длиной, равной Model.NumberOfParameters свойство контроллера. Если у контроллера нет параметров, то Parameters должен быть {}.

Контроллер, nlmpcobj, передает эти параметры в:

Порядок параметров должен совпадать с порядком, заданным для этих функций.

Начальные догадки для оптимальных решений состояния, заданные как вектор-строка длины _Nx или матрица с _Nx столбцами, где _Nx - количество состояний.

Чтобы использовать те же начальные предположения по горизонту предсказания, задайте вектор-строку.

Чтобы изменить начальные догадки над горизонтом предсказания от времени k + 1 до времени k + p, задайте матрицу с до p строками. Здесь k - текущее время, а p - горизонт предсказания. Каждая строка содержит начальные предположения для одного шага горизонта предсказания. Если вы задаете меньше p строк, конечные догадки используются для остальных шагов горизонта предсказания.

Если X0 является []начальными предположениями по умолчанию являются текущие состояния модели предсказания (x входной параметр в nlmpcmove).

В целом, во время симуляции с обратной связью вы не задаете X0 сам. Вместо этого при вызове nlmpcmove, верните opt выходной аргумент, который является nlmpcmoveopt объект. opt.X0 содержит вычисленные оптимальные траектории состояний в качестве начальных догадок. Затем можно пройти opt в качестве options входной параметр в nlmpcmove для следующего контрольного интервала. Эти шаги являются наилучшей практикой, даже если вы не задаете никаких других опций во время выполнения.

Начальные догадки для оптимальных манипулированных переменных решений, заданные как вектор-строка длины _Nmv или матрица с _Nmv столбцами, где _Nmv - количество манипулированных переменных.

Чтобы использовать те же начальные предположения по горизонту предсказания, задайте вектор-строку.

Чтобы варьировать начальные догадки над горизонтом предсказания от времени k времени k + p -1, задайте матрицу с до p строками. Здесь k - текущее время, а p - горизонт предсказания. Каждая строка содержит начальные предположения для одного шага горизонта предсказания. Если вы задаете меньше p строк, конечные догадки используются для остальных шагов горизонта предсказания.

Если MV0 является []начальные догадки по умолчанию являются управляющими сигналами, используемыми на объекте в предыдущем контрольном интервале (lastmv входной параметр в nlmpcmove).

В целом, во время симуляции с обратной связью вы не задаете MV0 сам. Вместо этого при вызове nlmpcmove, верните opt выходной аргумент, который является nlmpcmoveopt объект. opt.MV0 содержит вычисленные оптимальные манипулированные переменные траектории в качестве начальных догадок. Затем можно пройти opt в качестве options входной параметр в nlmpcmove для следующего контрольного интервала. Эти шаги являются наилучшей практикой, даже если вы не задаете никаких других опций во время выполнения.

Начальное предположение для переменной slack в решении, заданное как неотрицательный скаляр. Если Slack0 является []начальное предположение по умолчанию является 0.

В целом, во время симуляции с обратной связью вы не задаете Slack0 сам. Вместо этого при вызове nlmpcmove, верните opt выходной аргумент, который является nlmpcmoveopt объект. opt.Slack содержит вычисленную переменную slack как начальное предположение. Затем можно пройти opt в качестве options входной параметр в nlmpcmove для следующего контрольного интервала. Эти шаги являются наилучшей практикой, даже если вы не задаете никаких других опций во время выполнения.