开始使用模型預測控制工具箱

模型预测控制器的设计与仿真

模型預測控制工具箱™ 提供函数、应用程序和Simulink金宝app®用于设计和模拟模型预测控制器(MPC)的模块。工具箱允许您指定植物和干扰模型、水平、约束和权重。通过运行闭环仿真,可以评估控制器性能。

可以通过在运行时更改控制器的权重和约束来调整控制器的行为。为了控制非线性对象,可以实现自适应和增益调度的mpc。对于具有快速采样率的应用程序,可以从常规控制器生成显式模型预测控制器或实现近似解。

对于快速原型和嵌入式系统实现,工具箱支持自动C代码和iec61131-3结构化文本生成。金宝app

教程

关于模型预测控制

  • MPC建模

    模型预测控制器使用对象、干扰和噪声模型进行预测和状态估计。

  • 控制器状态估计

    MPC控制器使用其当前状态作为预测的基础。一般来说,控制器状态是不可测量的,必须进行估计。

  • 最优化问题

    模型预测控制器通过在每个控制区间求解一个二次规划来计算最优的操纵变量控制运动。

  • QP解算器

    模型预测控制器QP求解器将MPC优化问题转化为一般形式的二次规划问题。

视频

为什么使用MPC?
了解使用模型预测控制的好处。

什么是MPC?
了解模型预测控制的工作原理。

MPC设计参数
了解常见的MPC设计参数,如采样时间、视界、调整权重和约束。