Exponenta Banner

trim

Вычислите установившееся значение контроллера MPC состояние модели объекта управления для данных вводов и выводов

свернуть все на странице

Синтаксис

x = trim(MPCobj,y,u)

Описание

Используйте Model Predictive Control Toolbox™ trim функция, чтобы вычислить значения устойчивого состояния объектов дискретного времени LTI, которыми управляет контроллер MPC (см. mpc для фона).

Чтобы найти рабочие точки динамических систем вместо этого, смотрите trim (Simulink) и вычисляет установившиеся рабочие точки (Simulink Control Design).

пример

x = trim(MPCobj,y,u) возвращает установившееся значение для состояния объекта или наилучшего приближения в, наименьшие квадраты распознаются таким образом что:

x−xoff=A(x−xoff)+B(u−uoff)y−yoff=C(x−xoff)+D(u−uoff)

Здесь, A, B, C и D являются матрицами реализации пространства состояний модели объекта управления дискретного времени, используемой в MPCobj, xoff, uoff и yoff являются номинальной стоимостью расширенного x состояния, входа u и выхода y соответственно.

Примеры

свернуть все

Создайте объект, соответствующий объект MPC, и вычислите значение устойчивого состояния состояния модели объекта управления.

mpcverbosity off;                           % turn off mpc messaging
plant=c2d(ss(zpk([],[-1 -10],20)),1);       % create plant (note the steady state gain)
mpcobj=mpc(plant,1);                        % create mpc object

x=trim(mpcobj,2,1)                          % caclulate trim point
MPCSTATE object with fields
          Plant: [0.4000 0.4000]
    Disturbance: 0
          Noise: [1×0 double]
       LastMove: 1
     Covariance: [3×3 double]

% check whether the calculated value is actually an equilibrium point
mpcobj.Model.Plant.A*x.Plant+mpcobj.Model.Plant.B*1-x.Plant
ans =
   1.0e-15 *
    0.1110
    0.0555
mpcobj.Model.Plant.C*x.Plant+mpcobj.Model.Plant.D*1-2
ans =
  -2.2204e-16

Получившееся значение состояния является точкой равновесия, потому что для данных выходных и входных значений, состояние на следующем временном шаге равно текущему состоянию (кроме некоторых числовых ошибок).

Входные параметры

свернуть все

Прогнозирующий контроллер модели в виде контроллера MPC объект. Чтобы создать контроллер MPC, использовать mpc.

Это - объект выход (и включая измеренные и включая неизмеренные сигналы), для которого вы хотите найти стационарное значение расширенного состояния объекта. Если объект имеет конечную матрицу усиления устойчивого состояния G0 и y равно G0*u затем объект имеет устойчивое состояние с выходом y и вход u.

Пример: [1 1]'

Это - вход объекта (включая переменные, которыми управляют, измеренные воздействия и неизмеренные воздействия), для которого вы хотите найти стационарное значение расширенного состояния объекта. Если неизмеренные входные переменные воздействия существуют, их значением должен быть 0.

Пример: [0 1]'

Выходные аргументы

свернуть все

Это - наилучшее приближение, в смысле наименьших квадратов, установившегося значения для соответствия состояния объекта данным значениям ввода и вывода.

Смотрите также

|

Представлено до R2006a

Документация Model Predictive Control Toolbox

Поддержка