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。
对于快速原型设计和嵌入式系统实现,包括部署优化解码器,工具箱支持C代码和IEC 61131-3结构化文本生成。金宝app
开始:
MPC设计师应用
交互式设计MPC控制器通过定义内部植物模型调整视野,重量和约束。使用模拟方案验证控制器性能。比较多MPC控制器的响应。
在Simulink中的MPC金宝app设计
模型和模拟MPC控制器在Simulink中使用MPC控制器块和工具箱提供的其金宝app他块。修剪并线性化模拟模型以计算MPC控制器的内金宝app部线性时间不变工厂模型,并使用植物输入和输出的标称值金宝app仿真软件控制设计™.
MATLAB中的MPC设计
使用命令行功能来设计MPC控制器。定义内部工厂模型;调整权重、约束和其他控制器参数。模拟闭环系统响应来评估控制器性能。
预建块
使用Adaptive Cruise Control System,Lane保持辅助系统和路径控制系统块作为ADAS应用程序的起点并根据需要自定义设计。从预构建块生成用于车载部署的代码。
参考应用实例
使用参考应用程序示例来通过工作流程来设计和部署MPC控制器,用于自动化驱动系统。参考应用程序示例还向您展示了系统的不同部分,可以在各种级别的保真度下进行建模。
线性MPC
设计一个线性MPC控制器,通过指定一个内部设备模型作为一个线性时不变(LTI)系统,由控制系统工具箱™创建,或通过使用Simulink控制设计线性化一个Simulink模型。金宝app或者,使用System Identification Toolbox™导入从测量的输入-输出数据创建的模型。
自适应政策委员会
使用命令行函数和自适应MPC控制器模块设计和仿真自适应MPC控制器。在运行时更新工厂模型,并将其作为输入提供给控制器。在自适应模型预测控制器中,采用具有渐近稳定性的内建线性时变(LTV)卡尔曼滤波器进行状态估计。
Gain-Scheduled MPC
通过多个MPC控制器块在广泛的操作条件下控制非线性电厂。为每个操作点设计一个MPC控制器,并在运行时在控制器之间进行切换。
运行时参数调优
在不重新设计或重新实现的情况下,调整MPC控制器的权重和约束,以优化其运行时的性能。在MATLAB中执行运行时控制器调优®和仿真软金宝app件。
运行时性能监控
访问优化状态信号,以检测优化可能无法收敛的罕见情况。使用这些信息来指导备份控制策略的决策。
明确的政策委员会
从隐式MPC设计生成显式MPC控制器,以更快地执行。简化生成的显式MPC控制器以减少内存占用。
最优规划
使用非线性MPC控制器进行最优规划应用,这些应用需要具有非线性成本或约束的非线性模型。
反馈控制
在非线性成本和约束条件下模拟非线性装置的闭环控制。默认情况下,非线性MPC控制器使用最优化工具箱™来解决非线性规划问题。您还可以指定您自己的自定义非线性求解器。
经济政策委员会
设计经济的MPC控制器,对任意非线性约束下的任意代价函数进行优化。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。
用MATLAB和Simulink生成代码金宝app
在Simulink中设计一个MPC控制器,并分别使用Si金宝appmulink Coder™或Simulink PLC Coder™生成C代码或IEC 61131-3 Structured Text。使用MATLAB Coder™在MATLAB中生成C代码并部署它进行实时控制。或者,使用MATLAB编译器™打包和共享MPC控制器作为一个独立的应用程序。
内置的解决者
从提供的活动集和内点二次规划(QP)求解器生成代码,以便在嵌入式处理器上有效地实现。对于非线性问题,使用优化工具箱中的顺序二次规划(SQP)求解器进行模拟和代码生成。将生成的代码部署到任意数量的处理器。
定制解决方案
使用Embotechforce PRO QP和非线性规划(NLP)求解器来模拟和生成线性和非线性MPC控制器的代码。或者,使用自定义QP和NLP求解器进行模拟和代码生成。