植物规格

指定植物模型，输入和输出信号类型，比例因素

模型预测控制器使用线性模型来控制在局部工作范围内运行的线性和非线性植物。具有复杂特征的植物，例如长时间延迟，高阶动态或强相互作用，特别适合模型预测控制。要创建植物模型，您可以直接指定线性模型，线性化simulink万博1manbetx^®模型，或使用测量数据识别线性模型。当创建用于模型预测性控制的工厂模型时，重要的是要指定输入和输出信号类型和比例因子。有关更多信息，请参阅MPC信号类型和指定比例因素。

功能

`setMpcSignals`	LTI工厂模型中的设置信号类型
`getName`	从MPC植物模型中检索I/O信号名称
`setName`	集合MPC工厂模型中的I/O信号名称

话题

模型和信号

MPC信号类型
植物输入是影响植物的自变量，植物产量是要控制或监测的因变量。
MPC预测模型
模型预测控制器使用工厂，干扰和噪声模型进行预测和状态估计。
指定比例因素
在设计MPC控制器时，最好为每个工厂输入和输出定义比例因子，尤其是当变量的幅度差异很大时。

获得LTI模型

构建线性时间不变模型
MPC控制器支持与Control万博1manbetx System Toolbox™软件相同的LTI模型格式。
指定多输入多输出工厂
大多数MPC应用都涉及具有多个输入和输出的植物。
线性化模型万博1manbetx
在指定的工作点获得非线性植物的线性近似。
使用MPC设计器线性万博1manbetx化模型
从Simulink打开MPC设计器，并通过线性万博1manbetx化模型来定义MPC结构。
从数据中识别植物
使用测量的输入/输出数据估算线性系统标识工具箱™模型。
CSTR模型
涉及放热反应的连续搅拌坦克反应器（CSTR）的描述。