创建一个模型预测控制器的single-input-single-output(输出)。对于这个示例,装置包括一个输入延迟0.4
时间单位,控制样品的时间0.2
时间单位。
- - >“PredictionHorizon”属性是空的。假设默认10。- - >“ControlHorizon”属性是空的。假设默认2。- - >“权重。ManipulatedVariables”属性是空的。假设默认的0.00000。- - >“权重。ManipulatedVariablesRate”属性是空的。假设默认的0.10000。 -->The "Weights.OutputVariables" property is empty. Assuming default 1.00000.
获得一个处理对象指向电流控制器状态,初始化所有控制器状态为其默认值。
- - >转换”模型。植物" property to state-space. -->Converting model to discrete time. -->Converting delays to states. -->Assuming output disturbance added to measured output channel #1 is integrated white noise. -->The "Model.Noise" property is empty. Assuming white noise on each measured output. MPCSTATE object with fields Plant: [0 0 0] Disturbance: 0 Noise: [1x0 double] LastMove: 0 Covariance: [4x4 double]
控制器的状态,这是一个mpcstate
对象,包含控制器状态只在当前时间。具体地说:
xmpc.Plant
的当前值估计植物状态。
xmpc.Disturbance
是国家的当前值扰动模型。
xmpc.Noise
是当前值噪声模型的状态。
xmpc.LastMove
是最后一个操纵变量的值。
xmpc.Covariance
的当前值估计协方差矩阵。
在这个例子中,植物
财产的mpcstate
对象包含一阶的状态、离散传递函数P以及另外两个州模型两个延迟间隔。默认情况下,控制器(包含一个一阶输出扰动模型干扰
房地产是一个标量)和(静态增益噪声模型噪音
属性是空的)。
您可以访问控制器状态对象的属性使用点符号。例如,查看默认的协方差矩阵。
ans =4×40.0624 0.0000 0.0000 -0.0224 0.0000 1.0000 0.0000 -0.0000 0.0000 0.0000 1.0000 0.0000 -0.0224 -0.0000 0.0000 0.2301
请注意,xmpc
是一个处理对象,它总是指向当前状态的控制器。
如果你复制一个mpcstate
对象到一个新的变量,新变量仍然指向相同的当前状态货币政策委员会
对象。
MPCSTATE对象和字段植物:[0.2000 0.3000 0.4000]干扰:0.1000噪声:[1 x0双]LastMove: 0协方差:[4 x4双)
在模拟中,mpcmove
更新内部植物状态当一个新的控制移动计算。因此,在一般情况下,您不需要更新xmpc
总是指向当前(因此)更新状态。
计算出控制器动作和更新内部控制器状态假定输出信号0
和参考信号1
。
MPCSTATE对象和字段植物:[0.2105 0.4000 5.6711]干扰:0.0674噪声:[1 x0双]LastMove: 5.6711协方差:[4 x4双)
MPCSTATE对象和字段植物:[0.2105 0.4000 5.6711]干扰:0.0674噪声:[1 x0双]LastMove: 5.6711协方差:[4 x4双)
关于处理对象的更多信息,请参阅处理对象的行为。