植物规范

指定设备模型,输入和输出信号类型,比例因子

模型预测控制器使用线性模型来控制在局部运行范围内运行的线性和非线性设备。具有复杂特性如长时间延迟、高阶动力学或强交互作用的植物特别适合模型预测控制。要创建工厂模型,您可以直接指定一个线性模型,将Simulink线性化金宝app®模型,或确定一个线性模型使用测量数据。当创建用于模型预测控制的对象模型时,指定输入和输出信号类型和比例因子是很重要的。有关更多信息,请参见信号类型指定规模因素

功能

setmpcsignals 在MPC工厂模型中设置信号类型
getname 在MPC预测模型中检索I/O信号名称
setname MPC预测模型中I/O信号名称的设置

主题

模型和信号

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。

信号类型

植物输入是影响植物的自变量,而植物输出是你想要控制或监控的因变量。

指定规模因素

在设计MPC控制器时,为每个对象的输入和输出定义尺度因子是一个很好的实践,特别是当变量在量级上有很大差异时。

获得LTI模型

构造线性时不变模型

MPC控制器支持与Control金宝app System Toolbox™软件相同的LTI模型格式。

指定多输入多输出设备

大多数MPC应用涉及到具有多个输入和输出的工厂。

线性化模型模型金宝app

获得一个非线性工厂在指定工作点的线性逼近。

使用MPC设计器线性金宝app化Simulink模型

从Simulink中打开MPC设计器,通过线性金宝app化模型定义MPC结构。

从数据中识别植物

使用测量的输入/输出数据估计线性系统识别工具箱模型。