simulink中的如何搭建MPC控制器

在Simulink中搭建MPC(模型预测控制)控制器主要涉及以下步骤:

1. 建立系统模型:在Simulink中构建所要控制的系统模型,一般采用状态空间模型的形式。模型应包含系统状态量、输入量、输出量等变量。

2. 确定预测horizon:预测horizon确定MPC控制器优化问题中的决策变量数,一般选择能反映系统主要动态特征的步数。 horizon太长会增加计算负荷,太短则控制效果不佳。

3. 确定控制horizon:控制horizon确定每次求解优化问题后,实际施加于系统的控制输入的数目。其应不大于预测horizon,以降低控制量的变化率。

4. 建立代价函数:代价函数评定当前时刻的预测输出与期望输出之间的偏差,其形式一般为二次型。权矩阵可根据控制目的进行调整。

5. 建立约束条件:包括输入限制、输出限制以及状态量限制等,以满足系统的物理限制及操作条件。

6. 编写优化函数:将代价函数与输入、输出约束条件编写为标准的QP(二次规划)问题的形式,利用QP求解工具求解。

7. 设计控制律:将优化函数求解结果作为系统的输入施加于预测模型,同时利用模型输出及观测量调整系统状态,实现反馈控制。

8. 仿真验证:在Simulink环境中,将MPC控制器与系统模型相连,实现闭环控制,观察系统输出收敛情况,以验证MPC控制器的设计结果。

所以,在Simulink中搭建MPC控制器的关键在于构建精确的系统模型,确定合适的预测与控制horizon,编写包含约束条件的优化代价函数及实现控制算法。一般采用QP方法求解,并通过仿真结果分析与调试实现最优控制效果。希望上述信息能详尽解答您的问题。