《Model Predictive Control Toolbox——设计和仿真模型预测控制器》由会员分享，可在线阅读，更多相关《Model Predictive Control Toolbox——设计和仿真模型预测控制器（7页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、设计和仿真模型预测控制器Model Predictive Control Toolbox 提供了 MATLAB 函数、图形用户界面和 Simulink 模块用于设计和仿真模型预测控制器。模型预估计控制器（Model predictive controller）可以帮助工程师优化服从输入输出约束的多输入、多输出控制系统的性能。为了预测输入量变化对输出的影响，工具箱使用一个内置的对象模型求解控制行为。工程师可以使用 System Identification Toolbox 从实验数据估算模型，从线性化的 Simulink 模型获取模型，或是直接指定一个线性时不变对象，比如传递函数或状态空间形式的
2、。对象模型可以包含延迟环节。使用 Model Predictive Control Toolbox 提供的两个模块之一直接在 Simulink 中设计和仿真控制器特点 使用图形用户界面和 MATLAB 命令进行模型预估计控制器的设计和仿真 能够从实验数据或线性的 Simulink 模型定义一个内置的线性对象模型 在 Simulink 中直接提供 Simulink 模块用于设计和仿真模型预测控制器 利用无扰动控制切换使用多个模型预测控制器控制非线性对象 能够处理时变约束和权重、非对角权重及自定义不可测量的干扰模型 通过 RTW 能够生成 C 代码的应用发布强大功能使用 Model Predict
3、ive Control ToolboxModel Predictive Control Toolbox 使用图形用户界面来组织管理工程师开发的控制器，并把它加入到工程项目中，使工程师可以对项目进行管理并尝试多种控制器。使用 Control and Estimation Tools Manager 简化了这些工作，导入模型和以前设计的控制器，定义被控对象的输入输出，它们的单位及其名义值。该管理器能在界面中显示控制器的结构，标示设置点的个数、操作变量、干扰及可测量和不可测量的输出。使用 Control and Estimation Tools Manager 工程师可以： 定义计算后续控制行为中所
4、用的内置对象模型 设计模型预估计控制器 仿真线性模型控制器的闭环行为定义内置对象模型模型预测控制器的控制行为建立在其内置的过程对象模型之上。这个内置的模型让控制器得以预见将要发生的过程行为并遵从输出约束。具有自我更新能力的内置模型使得模型预估计控制比庞杂的耦合 PID回路更容易维护，后者当系统参数发生变化时需要对每一个回路独立进行调节。Model Predictive Control Toolbox 使用 LTI 模型，使工程师可以使用 MathWorks 控制系统设计产品系列所通用的传递函数模型结构形式。工程师可以从 MATLAB 工作空间（workspace）或是.MAT文件中将多个 LT
5、I 模型导入到工具箱中。使用 Simulink 和 Simulink Control Design 工具，工程师能从 Simulink 中获取模型的线性化形式并自动将其导入为工具箱控制器的内部被控对象模型。然后工程师就可以在 Simulink 的每一仿真步长中精炼这个内部被控对象模型。设计控制器工具箱可以与 MATLAB 或 Simulink.一起使用设计控制器。在 MATLAB 中设计控制器工程师可以设计多个控制器，并通过仿真选择最优配置。对每一个控制器，工程师都可以选择一个对象模型并指定如下的控制器参数： 预期值（Prediction） 和控制水平（Control horizons） 操作
6、和输出变量的约束条件 输入输出变量的权重因子（Weighting factors） 用于描述不可测量输入输出扰动和测量噪声的模型利用 Control and Estimation Tools Manager 设置可操作和输出变量的约束条件工具箱支持时变约束和权重、非对角权重及自定义不可测量的干扰模型。在 Simulink 中设计控制器当 Model Predictive Control Toolbox 与 Simulink Control Design一起使用时，可以直接从 Simulink 模型中创建控制器。使用 Model Predictive Control Toolbox 的模块并适当
7、的连接模块的输入和输出，Simulink Control Design 就能从中提取出线性化对象模型并生成控制器。Model Predictive Control Toolbox 使用相同的 GUI 来指定Simulink 中的控制器参数，同在与MATLAB 一起使用的情形一样。 工程师可以使用多个模型预测控制器模块在一个大范围的操作条件下去控制非线性 Simulink 模型，也可以使用该模块对每一个操作点设计模型预测控制器，并能在模型运行时在模型预测控制器之间切换。多个模型预测控制器模块确保在一个模型预测控制器到另一个之间的无扰动控制切换。工程师在控制器设计时通过线性化 Simulink 模
8、型或直接指定对象模型可以在每一个操作点处创建线性对象模型。闭环特性仿真工程师可以在 MATLAB 和 Simulink 中仿真控制器以评估它的性能。在 MATLAB 中仿真工程师可以使用 MATLAB 函数或 Control and Estimation Tools Manager 针对线性对象模型运行模型预测控制器的闭环仿真。工程师通过 Control and Estimation Tools Manager 可以创建多个仿真实例。对每一个仿真实例，工程师可以从以下信号输入控制器设定点和不可量测的干扰： 常数值 阶跃信号 脉冲信号 斜坡信号 正弦信号 Gaussian（高斯噪声）工程师可以比
9、较控制器与被控对象配置，以判别模型的偏差和不同权重因子对约束条件和变量的影响。还可以暂时屏蔽约束条件的作用以评估闭环系统的动态特性，例如稳定性和阻尼。使用 Control and Estimation Tools Manager 配置和运行仿真以测试控制器在 Simulink 中仿真工程师可以使用模型预测控制工具箱提供的 Simulink 模块针对非线性 Simulink 模型运行模型预测控制器的闭环仿真。运用模型预测控制器该工具箱提供两种方法把设计的控制器运用于实际应用。工程师可以使用 Real-Time Workshop，在 Simulink 中编译生成控制器的代码，并应用于目标系统的实现或是在 xPC 目标上作原型应用。(有关代码生成所支持的目标，请见产品文档“Using Model Predictive Control Toolbox with Real-Time Workshop”)。也可以通过 OPC Toolbox，将在 MATLAB 中操作的控制器直接连接到一个 OPC 兼容的系统上。
