选择样品时间和视野- MATLAB & Simulink - MathWorks United Kingdom - 金宝app,下载188bet金宝搏,金宝搏官方网站

选择样品时间和视野

采样时间

期间

推荐的做法是选择控制间隔持续时间（控制器属性t_s)开始,然后保持它不变的调子other controller parameters. If it becomes obvious that the original choice was poor, you can reviset_s。如果you do so, you might then need to retune other settings.

Qualitatively, ast_s降低，未知障碍的排斥通常会改善，然后是高原。这t_svalue at which performance plateaus depends on the plant dynamic characteristics.

但是，如t_s变得很小，计算工作急剧增加。因此，最佳选择是绩效和计算工作的平衡。

在模型预测控制中，预测范围，pis also an important consideration. If one chooses to hold the prediction horizon duration (the productp*t_s) constant,p必须与t_s。Many array sizes are proportional top。因此，如p增加，控制器内存需求和QP解决方案时间增加。

Consider the following when choosingt_s：

作为粗略的指南，设定t_s最小所需的闭环响应时间的10％至25％。
运行至少一个模拟，以查看未测量的干扰拒绝是否会显着改善t_s一半。如果是这样，请考虑修改t_s。
For process control,t_s>> 1 s很常见，尤其是当MPC监督下层单环控制器时。其他应用，例如汽车或航空航天，可能需要t_s<1 s. If the time needed for solving the QP in real time exceeds the desired control interval, consider the显式MPCoption.
For plants with delays, the number of state variables needed for modeling delays is inversely proportional tot_s。
对于开环的不稳定植物，如果p*t_s太大了，以至于在这段时间内植物步骤响应变得无限，MPC计算所需的关键参数变得不确定，从而产生错误消息。

Units

控制器从工厂模型继承其时间单元。具体而言，控制器使用TimeUnitproperty of the plant model LTI object. This property defaults to seconds.

Prediction Horizon

Suppose that the current control interval isk。这预测范围，，，，p，是未来控制间隔的数量，MPC控制器必须在控制间隔优化其MV时通过预测进行评估k。

tips

推荐的做法是选择p在控制器设计的早期，然后在调整其他控制器设置（例如成本函数权重）时保持恒定。换句话说，请勿使用padjustments for controller tuning. Rather, the value ofpshould be such that the controller is internally stable and anticipates constraint violations early enough to allow corrective action.
如果the desired closed-loop response time ist控制间隔是t_s，，，，tryp这样t≈pt_s。
Plant delays impose a lower bound on the possible closed-loop response times. Choosep因此。要检查是否违反这种情况，请使用审查命令。
推荐的做法是增加p直到进一步增加对性能的影响很小。如果植物不稳定，则最大p是植物成为无限的开环步骤响应所需的控制间隔数。p除非t_s太小。
不利的植物特征与一个小的p可以生成内部不稳定的控制器。要检查此情况，请使用审查command, and increasep如果可能的话。如果p已经很大，请考虑以下内容：
- Increaset_s。
- 增加成本功能的权重以MV增量增加。
- Modify the control horizon or use MV blocking (seeManipulated Variable Blocking）。
- 使用小p终端加权到近似LQR行为（请参阅终端重量和约束）。

控制视野

这control horizon,m，是要在控制间隔中优化的MV动作数量k。这control horizon falls between 1 and the prediction horizonp。默认值为m= 2.不管您选择什么m，，，，when the controller operates, the optimized MV move at the beginning of the horizon is used and any others are discarded.