Явный прогнозирующий контроллер модели
Явное прогнозирующее управление модели использует оффлайновые расчеты, чтобы определить все операционные области, в которых перемещения оптимального управления определяются путем выполнения линейной функции. Явные контроллеры MPC требуют меньшего количества расчетов во время выполнения, чем традиционные (неявные) прогнозирующие контроллеры модели и поэтому полезны для приложений, которые требуют времен небольшой выборки.
Чтобы реализовать явный MPC, сначала спроектируйте традиционный (неявный) прогнозирующий контроллер модели для своего приложения, и затем используйте этот контроллер, чтобы сгенерировать явный контроллер MPC для использования, в режиме реального времени управляют. Для получения дополнительной информации смотрите Рабочий процесс Проекта для Явного MPC.
Создать explicitMPC
объект:
Создайте неявный контроллер MPC, использующий mpc
объект.
Задайте рабочий диапазон для явного контроллера MPC путем создания структуры области значений с помощью generateExplicitRange
функция и определение границ с помощью записи через точку.
Задайте опции оптимизации для преобразования неявного контроллера в явный контроллер, использующий generateExplicitOptions
функция.
Создайте явный контроллер MPC на основе неявного контроллера, рабочего диапазона и опций оптимизации с помощью generateExplicitMPC
функция.
simplify | Уменьшайте явный контроллер MPC сложность и требования к памяти |
plotSection | Визуализируйте явный закон о MPC управлении как 2D частный график |
mpcmoveExplicit | Вычислите оптимальное управление с помощью явного MPC |
sim | Симулируйте контроллер MPC в замкнутом цикле с линейным объектом |
mpcstate | Контроллер MPC состояние |
getCodeGenerationData | Создайте структуры данных для mpcmoveCodeGeneration |