明确的MPC设计

使用预先计算的解决方案而不是运行时优化的快速模型预测控制万博 尤文图斯

显式模型预测控制使用离线计算来确定通过评估线性函数来确定最佳控制移动的所有操作区域。显式MPC控制器需要比传统的(隐式)模型预测控制器更少的运行时计算计算,因此对需要小样本时间的应用程序非常有用。为了实现显式MPC,首先设计用于应用程序的传统(隐式)模型预测控制器,然后使用该控制器生成用于实时控制的显式MPC控制器。有关更多信息,请参阅设计工作流程,用于显式MPC

功能

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generateexplicitmpc. 将隐式MPC控制器转换为显式MPC控制器
生成explicitrange. 明确MPC控制法参数的界限
generateExplicitOptions 显式MPC生成的优化选项
简化 减少显式MPC控制器复杂性和内存要求
斑块 可视化明确的MPC控制法作为2-D分段图
生成PlotParameters. 参数斑块
mpcmoveexplict. 使用显式MPC计算最优控制
mpcmoveopt. 选项设置为MPCMOVE.功能
MPCState. MPC控制器状态
SIM 模拟闭环/开环响应对隐式或显式MPC的任意参考和干扰信号
mpcsimopt. MPC仿真选项

对象

SexpicicMPC. 显式模型预测控制器

显式MPC控制器 显式模型预测控制器

话题

明确的MPC基础知识

明确的MPC

显式模型预测控制使用离线计算来确定通过评估线性函数来确定最佳控制移动的所有操作区域。

设计工作流程,用于显式MPC

要实现显式MPC,首先为应用程序设计传统的模型预测控制器,然后使用该控制器生成显式MPC控制器,用于实时控制。

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