明确的政策委员会
传统的模型预测控制器解决了二次规划(QP)在每个控制区间来确定最优操纵变量(MV)调整。这些调整的解决方案是隐式非线性函数u=f(x)。
向量x包含当前控制器状态和其他独立变量影响QP的解决方案,如当前输出参考价值。模型预测控制工具箱™软件强加限制,迫使一个独特的QP的解决方案。
找到最佳MV调整可以耗费时间,从一个控制和所需的时间会有很大的波动区间。在应用程序需要一个解决方案在一定时间一致,可以在微秒的顺序,隐式MPC方法可能不适合。
所示优化问题,如果不积极的对于一个给定的QP不等式约束x向量,那么最佳MV调整成为一个时不变的仿射函数x:
在那里,F和G是常数。类似地,如果x仍然是在一个地区固定子集的不等式约束是活跃的,QP的解决方案也是一个仿射的函数x,但有不同的F和G常量。
明确的MPC使用离线计算来确定所有多面地区最佳MV的仿射函数调整x,相应的控制律常数。控制器实时运行时,明确MPC控制器执行以下步骤在每个控制即时,k:
使用可用的测量估计控制器状态,如在传统货币政策委员会。
形式x(k)用估计状态和其他独立变量的当前值。
识别的地区x(k)驻留。
查找的预定F和G这个地区的常量。
评价线性函数u(k)=外汇(k)+G。
你可以建立一个严格的上限在每个步骤所需的时间。如果区域的数量不是太大,可以小总计算时间。然而,随着地区的数量增加,所需的时间在步骤3中占主导地位,和所需的内存来存储所有的线性控制律和多面区域变得过度。区域特征的数量u=f(x)的数量主要取决于QP不等式约束,可以积极的解决方案。如果一个显式的MPC控制器有很多限制,因此需要大量的计算工作或内存,一个传统的隐式实现可能更为可取。
另请参阅
功能
generateExplicitMPC|generateExplicitRange|generateExplicitOptions|简化|generatePlotParameters|plotSection|mpcmoveExplicit|sim卡
