主要内容

使用Embotech FORCESPRO求解器实现MPC控制器

你可以使用FORCESPRO的实时嵌入式优化软件工具Embotech AG)，模拟和生成使用模型预测控制工具箱™软件设计的线性和非线性MPC控制器的代码。Embotech提供了一个插件，该插件利用了模型预测控制工具箱软件的设计功能和FORCESPRO的计算性能。使用该插件，您可以生成自定义求解器，允许部署在实时硬件上，并根据您特定的MPC问题进行高度优化，以实现令人满意的实时性能。

有关使用FORCESPRO MPC插件的更多信息，请参阅FORCESPRO文档．也可以在MATLAB中使用FORCESPRO求解器进行其他优化应用®和仿真软万博1manbetx件®．有关更多信息，请参见FORCESPRO第三方产品和服务s manbetx 845．

有关在MATLAB和Simulink中为模型预测控制工具箱控制器生成代码的信息，请参见万博1manbetx生成代码并将控制器部署到实时目标．

二次规划(QP)求解器

在MATLAB中设计并模拟一个线性时不变MPC控制器(预测模型在运行时不改变的控制器)Embotech FORCESPRO QP求解器，请遵循以下步骤。

  1. 设计一个线性控制器货币政策委员会对象。

  2. 为所使用的求解器创建自定义求解器生成选项对象mpcToForcesOptions使用字符串输入参数“稀疏”(构建稀疏QP问题)，或者“密集”(构建一个密集的QP问题)。使用“稀疏”如果你的MPC问题有很长的预测范围和大量的约束条件。

  3. 生成自定义求解器和包含核心、状态和在线数据结构的相关变量mpcToForces．

  4. 如果需要，在包含状态数据结构的变量中调整控制器状态，并在包含在线数据结构的变量中指定运行时信号。

  5. 通过迭代调用模拟系统mpcmoveFORCES．对于稀疏QP问题，将自动生成一个MEX文件，并用于加速模拟。

您还可以生成产品代码。例如，从生成一个MEX文件mpcmoveForces用一个密集的QP公式，其中变量coredata，statedata,onlinedata是由mpcToForces，你可以使用下面的代码:

%配置代码生成创建一个MATLAB可执行文件CFG = code .config(墨西哥人的）;%或LIB, EXE等。cfg。ConstantInputs =“IgnoreValues”；创建一个名为myMex的可执行文件codegen (“配置”cfg,“mpcmoveForces”，“o”，“myMex”，.．.“参数”，{code . constant (coredata)， statedata, onlinedata});%通过调用myMex可执行文件来计算被操作的变量[mv, statedata, info] = myMex(coredata, statedata, onlinedata)

在Simulink中设计并仿真了一个线性时不变MPC控制器万博1manbetxEmbotech FORCESPRO QP求解器求解器，遵循这些步骤。

  1. 设计一个线性控制器货币政策委员会对象。

  2. 为所使用的求解器创建自定义求解器生成选项对象mpcToForcesOptions使用字符串输入参数“稀疏”(构建稀疏QP问题)，或者“密集”(构建一个密集的QP问题)。使用“稀疏”如果你的MPC问题有很长的预测范围和大量的约束条件。

  3. 生成自定义求解器和相关变量，其中包含使用的核心、状态和在线数据的结构mpcToForces．

  4. 添加适当的块到你的模型:

    • 对于稀疏QP问题，打开Simulink库浏览器，找到万博1manbetxFORCES MPC(稀疏QP)挡在FORCESPRO MPC块分类，并将其添加到您的模型。

    • 对于密集的QP问题，打开Simulink库浏览器，找到万博1manbetxMPC控制器挡在模型预测控制工具箱分类，并将其添加到您的模型。

  5. 在block对话框中指定结构变量:

    • 对于稀疏QP问题，指定包含核心和状态数据结构的变量。

    • 对于密集QP问题，指定货币政策委员会对象。

  6. 模拟系统。

  7. 当需要时，直接从模型或块生成代码。

有关如何使用模型预测控制工具箱中的QP求解器的详细信息，请参见QP解决者．

有关FORCESPRO QP求解器的更多信息，请参阅Embotech FORCESPRO QP求解器文档。

请注意

不支持将QP Embotech forcepro求解器用于自适应MPC控制器或具有自定义约束的MPC控制器。万博1manbetx

具体非线性规划(NLP)求解器

在MATLAB中设计并仿真了一个非线性MPC控制器Embotech forcepro NLP求解器，请遵循以下步骤。

  1. 设计了一种非线性控制器nlmpc或nlmpcMultistage对象。

  2. 使用指定自定义求解器生成选项nlmpcToForcesOptions(或nlmpcMultistageToForcesOptions，如果你在上一步设计了多级控制器)。对于一个nlmpc对象，您可以选择使用顺序二次规划(SQP)求解器而不是内点(IP)求解器。如果你的非线性MPC问题有很长的预测范围和大量的约束，请使用IP求解器。为nlmpcMultistage对象只有IP解算器可用。

  3. 生成自定义求解器和相关变量，其中包含使用的核心、状态和在线数据的结构nlmpcToForces(或nlmpcMultistageToForces)．

  4. 指定当前控制器状态、最后一个控制动作，并使用包含在线数据结构的变量指定其他运行时信号。

  5. 通过迭代调用模拟系统nlmpcmoveForces(或nlmpcmoveForcesMultistage)．在MATLAB中自动生成两个函数的MEX文件，以加快仿真速度。

要在Simulink中使用Embotech forcepro NLP求解器设计和模拟一个非线性MPC控制器万博1manbetx，请遵循以下步骤。

  1. 设计了一种非线性控制器nlmpc或nlmpcMultistage对象。

  2. 使用指定自定义求解器生成选项nlmpcToForcesOptions(或nlmpcMultistageToForcesOptions，如果你在上一步设计了多级控制器)。对于一个nlmpc对象，您可以选择使用顺序二次规划(SQP)求解器而不是内点(IP)求解器。如果你的非线性MPC问题有很长的预测范围和大量的约束，请使用IP求解器。为nlmpcMultistage对象只有IP解算器可用。

  3. 生成自定义求解器和相关变量，其中包含使用的核心、状态和在线数据的结构nlmpcToForces(或nlmpcMultistageToForces)．

  4. 打开Simulin万博1manbetxk库浏览器，找到多级非线性MPC挡在FORCESPRO MPC块分类，并将其添加到您的模型。

  5. 在块对话框中指定包含核心数据结构的变量。

  6. 模拟系统。

  7. 当需要时，直接从模型或块生成代码。

您还可以如本节所述为Simulink模型生成代码万博1manbetxSimulink中的代码生成万博1manbetx．

请注意

只有当状态和输出函数与MATLAB代码生成兼容时，才支持使用NLP Embotech force万博1manbetxpro求解器CasADi．此外，对于一般(即非多级)非线性MPC问题:

  • 不能使用自定义开销和约束函数。

  • 如果非线性MPC控制器使用多个可选参数，则必须将它们分组在单个列向量中，并设置模型。NumberOfParameters属性设置为1。

的示例非线性MPC块看基于非线性模型预测控制的摆锤起摆控制．

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