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™提供的功能,应用程序,和Simulink金宝app®块设计和模拟模型预测控制器器(MPC)。该工具箱允许您指定的植物和干扰模型,层位,约束和权重。通过运行闭环仿真,可以评估控制器的性能。
您可以在运行时改变其权重和约束调整控制器的行为。为了控制非线性设备,就可以实现自适应和增益调度的MPC。对于快速采样速率的应用,您可以生成从一个普通控制器的显式模型预测控制或实施的近似解。
快速原型和嵌入式系统的实现中,工具箱支持C代码和IEC 61131-3结构化文本生成。金宝app
入门:
MPC设计在MATLAB
使用命令行功能设计MPC控制器。限定内部工厂模型,调整权重,约束和其它控制器参数,和模拟闭环系统响应于评估控制器的性能。
MPC设计在Simulink金宝app
模型,并使用MPC控制器块和由工具箱提供的其他块在Simulink模拟MPC金宝app控制器。修剪和线性化仿真模型来计算您的MPC控制器金宝app的内部线性时不变设备模型和用于利用Simulink控制设计™植物的输入和输出计算的标称值。
MPC设计师应用
通过定义交互地设计MPC控制器内部工厂模型调整视野、重量和约束条件。使用模拟场景验证控制器性能。比较多个MPC控制器的响应。
预建块
使用自适应巡航控制系统,车道保持辅助系统,和路径跟踪控制系统模块为您的ADAS应用程序的起点,并根据需要自定义设计。生成从部署MPC控制器的预置的块的代码。
参考应用程序
引导您通过工作流程设计,并为您的自动驾驶系统上部署MPC控制器杠杆参考应用。参考应用程序还告诉你如何你的系统的不同部分可以在不同层次的保真度进行建模。
线性MPC
通过从控制系统工具箱™中指定一个内部对象模型为线性定常(LTI)系统来设计一个线性的MPC控制器,或者通过Simulink控制设计来线性化一个Simulink模型。金宝app或者,使用System Identification Toolbox™从测量的输入-输出数据导入一个模型。
自适应MPC
设计并通过使用命令行功能和自适应MPC控制器块模拟自适应MPC控制器。更新您的工厂模型在计算每一步,并为其提供作为输入到控制器。使用内置的线性时变与渐近稳定保证在自适应模型预测控制器状态估计(LTV)卡尔曼滤波器。
增益调度MPC
用多个MPC控制器块控制非线性电厂在大范围的运行条件。为每个工作点设计一个MPC控制器,并在运行时在控制器之间进行切换。
控制器参数
在定义了内部对象模型之后,通过指定采样时间、预测和控制范围、比例因子、输入和输出约束以及权重来完成MPC控制器的设计。该工具箱还支持约束软化和时变约束和金宝app权重。
设计评审
检测潜在的稳定性和鲁棒性问题与使用工具箱中提供的诊断功能您的MPC控制器。使用此诊断工具控制器的设计来避免运行时的故障过程中调整控制器的权重和约束。
运行时间参数调整
调整运行时的重量和您的MPC控制器的限制而无需重新设计或重新实现它以优化其在运行时的性能。在这两个MATLAB和Simulink执行运行时间控制器调整。金宝app
运行时性能监控
访问优化状态信号,检测优化可能无法收敛的罕见情况,然后决定是否使用备份控制策略。
明确的政策委员会
生成一个隐含的MPC设计一个明确的MPC控制器。简化用于减小的内存占用量所产生的明确的MPC控制器。
反馈控制
模拟下非线性成本和限制非线性植物的闭环控制。默认情况下,非线性MPC控制器使用优化工具箱™解决非线性规划问题。您还可以指定自己的自定义非线性求解。
经济MPC
针对任意非线性约束条件下的任意代价函数,设计经济的MPC控制器来优化控制器。您可以使用线性或非线性预测模型、自定义非线性成本函数和自定义非线性约束。
代码生成与MATLAB和Simulink金宝app
利用Simulink编码器™或Simulink的PLC编金宝app码器™,设计在Simulink MPC控制器和生成的C代码和IEC 61131-3结构化文本分别。使用MATLAB编码器™生成C代码MATLAB和部署进行实时控制。另外,使用MATLAB编译TM部署MPC控制器。
嵌入式求解
产生从设置有源组和内点二次规划(QP)解算器的代码用于在嵌入式处理器高效的实现。对于非线性问题,使用内置序列二次规划(SQP)求解器从优化工具箱进行仿真和代码生成。所生成的代码部署到处理器的一个任意数字。
自定义QP解算器
使用您选择的自定义二次编程(QP)求解器进行模拟和代码生成。
非线性MPC
产生非线性MPC控制器,与SQP算法使用默认fmincon求解代码
内点QP解算器
设计和实现有效的MPC控制器为执行在大的预测和控制的视野限制的应用
看到发行说明有关这些特性及其相应功能的详细信息。