工厂规格

指定工厂模型,输入和输出信号类型,缩放因子

模型预测控制器使用线性模型来控制在本地操作范围内运行的线性和非线性工厂。具有复杂特性的植物,如长时间延迟,高阶动态或强相互作用特别适合模型预测控制。要创建工厂模型,可以直接指定线性模型,线性化模拟链接金宝app®模型,或使用测量数据识别线性模型。创建用于模型预测控制的工厂模型时,指定输入和输出信号类型和比例因子非常重要。有关更多信息,请参阅信号类型指定比例因子

功能

setmpcsignals. 在MPC工厂模型中设置信号类型
getName. 检索MPC预测模型中的I / O信号名称
setname. 在MPC预测模型中设置I / O信号名称

话题

模型和信号

MPC建模

模型预测控制器使用植物,干扰和噪声模型进行预测和状态估计。

信号类型

植物输入是影响工厂的独立变量,植物输出是您想要控制或监控的依赖变量。

指定比例因子

在设计MPC控制器时,良好的做法是为每个工厂输入和输出定义比例因子,尤其是当变量幅度大的差异很大时。

获得LTI模型

构建线性时间不变模型

MPC控制器支持与控制系统工具箱金宝app™软件相同的LTI模型格式。

指定多输入多输出工厂

大多数MPC应用程序涉及具有多个输入和输出的工厂。

线性化Simulin金宝appk模型

在指定的操作点处获得非线性工厂的线性近似。

使用MPC设计器线性金宝app化Simulink模型

从Simulink打开MPC设计器,通过线性化金宝app模型来定义MPC结构。

从数据中识别工厂

使用测量的输入/输出数据估算线性系统识别工具箱™模型。