主要内容

模型预测控制工具箱

设计和仿真模型预测控制器

模型预测控制工具箱™提供了函数、应用程序和Simulink金宝app®块设计和仿真控制器使用线性和非线性模型预测控制(MPC)。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,可以评估控制器的性能。

您可以通过在运行时改变控制器的权重和约束来调整控制器的行为。工具箱提供可部署的优化求解器,还允许您使用自定义求解器。为了控制非线性设备,可以实现自适应、增益调度和非线性MPC控制器。对于具有快速采样率的应用程序,工具箱允许您从常规控制器生成显式模型预测控制器或实现近似解。

为了快速原型和嵌入式系统实现,包括优化求解器的部署,工具箱支持C代码和IEC 61131-3结构化文本生成。金宝app

开始

学习模型预测控制工具箱的基础知识

植物规范

指定设备型号,输入和输出信号类型,比例因子

MPC设计

设计传统(隐式)模型预测控制器的基本工作流程

明确的MPC设计

快速模型预测控制使用预先计算的解决方案,而不是运行时优化金宝搏官方网站

自适应MPC设计

通过在运行时更新内部模型实现非线性装置的自适应控制

Gain-Scheduled MPC设计

通过在运行时切换控制器的非线性装置的增益调度控制

非线性MPC设计

设计具有非线性预测模型、成本和约束的模型预测控制器

代码生成

生成代码并在实时目标上部署控制器

自动驾驶的应用程序

设计并仿真自动驾驶模型预测控制器