Gain-Scheduled MPC
Gain-scheduled模型预测控制开关之间的一组预定义的MPC控制器,以协调的方式,控制非线性植物在一个广泛的操作条件。使用这种方法,如果工厂操作特征以可预测的方式,改变是一个预测模型不能提供足够的控制器的性能。这种方法与传统反馈控制增益调度的使用。
虽然切换控制器计算简单,这种方法需要更多的在线内存(通常更多的设计工作)比自适应MPC。因此,它应该保留情况下,线性化植物模型有不同的订单或时间延迟(和开关变量的变化缓慢,对植物动力学)。
提高效率,不活跃的控制器不计算最优控制动作。然而,提供无扰控制器之间的转移,不活跃的控制器继续执行状态估计。无扰转移防止突然改变控制器切换发生时的操纵变量。
你可以设计和模拟MPC控制器在模型金宝app®并在命令行。的多个MPC控制器和多个明确MPC控制器块使您能够定义的一组之间切换MPC控制器模型。金宝app您可以执行命令行模拟使用mpcmoveMultiple命令。然而,mpcmoveMultiple不支持显式MPC控金宝app制器。
设计工作流程
实现gain-scheduled MPC,首先设计一个传统的模型预测控制器对于每个操作点,然后设计一个在运行时调度信号开关控制器。
一般设计步骤
定义和调整名义MPC控制器最可能的操作条件(或平均)。有关更多信息,请参见MPC设计。
使用模拟来确定操作条件的标称控制器失去了鲁棒性。有关更多信息,请参见模拟。
确定一个测量(或测量)的组合表明当更换标称控制器。
确定植物新操作条件预测模型。它的输入和输出变量必须在不重要的情况下。
定义一个新的MPC控制器基于新的预测模型。使用标称控制器设置作为起点,在必要时和测试和重新调整控制器设置。
如果两个控制器都不足以提供鲁棒性的完整的操作范围,考虑划分成更小的区域范围和增加更多的控制器。或者,您可以使用一个自适应MPC控制器,具有更小的内存占用。有关更多信息,请参见自适应MPC设计。
(可选)考虑为每个解决方案创建一个显式的MPC控制器传统MPC控制器。明确的MPC控制器比传统(隐性)需要更少的运行时计算模型预测控制器,因此对于需要小样本的应用程序。有关更多信息,请参见明确的政策委员会。
在仿真软件模型,金宝app配置的多个MPC控制器或多个明确MPC控制器块,并指定切换判据。
验证鲁棒性和无扰切换,测试控制器在使用闭环模拟完整的操作范围。
提示
在实践中,建议允许热身期间工厂安全运行在相同的操作点的附近,而所有MPC控制器初始化状态估计。这种初始化通常需要10 - 20控制间隔。热身的尤为重要多个MPC控制器和多个明确MPC控制器块。没有一个适当的预热期,控制器之间切换可能导致突然的操纵变量的变化。打开控制器的工厂操作远离任何gain-scheduled操作点也会导致突然的被控变量的变化。
如果您使用自定义状态估计,你所有的维度gain-scheduled MPC控制器必须具有相同的状态。这个要求地方隐式限制工厂和扰动模型。
