线性化非线性对象

要运行此示例，需要Simulink®和Si万博1manbetxmulink Control Design™。

检查Simulink和Simulin万博1manbetxk Control Design是否已安装，％否则显示消息并返回如果〜mpcchecktoolboxinstalled（'万博1manbetxsimulink') disp ('万博1manbetxSimulink（R）需要运行此示例。'）返回结尾如果〜mpcchecktoolboxinstalled（'slcontrol') disp ('万博1manbetxSimulink控制设计（R）需要运行此示例。）返回结尾

在Simulink模型中实现了该非线性对象万博1manbetxmpc_nonlinmodel。注意非线性0.2 * u (1) ^ 3从第一个输入到第一个输出。

打开('mpc_nonlinmodel'）

在默认运行条件下(传递函数块的初始状态全部为零)使用线性化来自Simulink Contro万博1manbetxl Design Toolbox的命令。

植物=线性化（'mpc_nonlinmodel'）;

为I/O变量指定名称。

plant.inputname = {质量流量的；'热流'；'压力'};工厂。OutputName = {'温度'；'等级'};工厂。InputUnit = {公斤/年代”“J / s”'PA'};工厂。OutputUnit = {“K”'M'};

注意，由于您没有定义任何测量或未测量的扰动，或任何未测量的输出，当MPC控制器创建基于植物，在默认情况下，假设所有的植物输入都是被操纵的变量，所有的植物输出都是被测量的输出。

设计MPC控制器

使用采样周期创建控制器对象，预测和控制视线0.2秒，5步和2移动;

mpcobj = mpc(植物,0.2,5,2);

- >“MPC”对象的“权重”属性为空。假设默认为0.00000。- >“权重”属性“MPC”对象的“权重”属性为空。假设默认为0.10000。- >“MPC”对象的“权重”属性为空。假设默认为1.0万。

指定受操纵变量的硬约束。

mpcobj.mv = struct（'min'{3; 2; 2},'最大限度'，{3; 2; 2}，“杀鼠灵”, {-1000; -1000; -1000});

定义操纵变量和输出信号的权重。

mpcobj.weights = struct（'mv'，[0 0 0]，“MVRate”,(。1。1。1)机汇的[1]);

显示MPC对象以查看其属性。

mpcobj

MPC对象(2021年- 2月23日13:09:04创建 ): --------------------------------------------- 采样时间:0.2(秒)预测地平线:5控制层:2植物模型:-------------- 3被控变量(s) - > | 5个州  | | |--> 2测量输出(s) 0测量扰动(s) - > | 3的输入  | | |--> 无边无际的输出(s) 0无边无际的干扰(s) - > | 2输出  | -------------- 干扰和噪声模型:输出扰动模型:默认(类型”getoutdist (mpcobj)”)测量噪声模型:权重:ManipulatedVariables: [0 00] ManipulatedVariablesRate: [0.1000 0.1000 0.1000] OutputVariables: [1 1] ECR: 100000 State Estimation: default Kalman Filter (type "getEstimator(mpcobj)" for details)-3 <=质量流量(kg/s) <= 3， -1000 <=质量流量/速率(kg/s) <= Inf，温度(K)不受约束-2 <=热流(J/s) <= 2， -1000 <=热流/速率(J/s) <= Inf，水平(m)不受约束-2 <=压力(Pa) <= 2， -1000 <=压力/速率(Pa) <= Inf

使用Simulink模拟闭环万博1manbetx

打开已有的Simulink模型进行闭环仿真。万博1manbetx该模型与用于线性化的模型相同，而MPC控制器是通过MPC控制器块实现的，该块具有MPC对象的工作空间mpcobj作为参数。第一输出的参考是一旦模拟开始时，第一输出的步进信号将Fron零一个上升到一个用于T = 0的。第二个输出的参考

mdl1 ='mpc_nonlinear'；open_system (mdl1)

运行闭环模拟。

SIM（MDL1）

——>模型转换为离散时间。——>假设添加到测量输出通道#1的输出扰动为集成白噪声。——>假设添加到测量输出通道2上的输出扰动为集成白噪声。- >“MPC”对象的“Model.Noise”属性为空。假设每个测量的输出通道上的白噪声。

尽管存在非线性，但两个输出在几秒钟后良好地跟踪其参考，而正如预期的那样，操纵变量保持在预设的硬约束内。

修改跟踪坡道信号的MPC设计

为了在补偿非线性的同时追踪斜坡，在两个输出上定义一个扰动模型作为三个积分器（没有非线性，双积分器就足够了）。

ouderAstmodel = TF（{1 0; 0 1}，{[1 0 0]，1; 1，[1 0 0 0]}）;setoutdist（mpcobj，'模型'，outdryAstmodel）;

打开已有的Simulink模型进行闭环仿真。万博1manbetx它与先前的闭环模型是相同的，除了第一个工厂输出的参考是npo更长的一个步长，但斜坡信号在3秒后以0.2的斜率上升。

mdl2 ='mpc_nonlinear_setoutdist'；open_system (mdl2)

运行闭环模拟12秒。

SIM（MDL2,12）

——>模型转换为离散时间。- >“MPC”对象的“Model.Noise”属性为空。假设每个测量的输出通道上的白噪声。

模拟没有约束

当约束未激活时，MPC控制器的行为就像一个线性控制器。在闭环中模拟两个未受控MPC控制器的版本，以说明这一事实。

首先，删除约束McPobj.。

mpcobj。MV = [];

然后将输出干扰模型重置为默认值，（仅在下一步骤中获取更简单的线性MPC控制器版本）。

setoutdist（mpcobj，'Intyorator'）;

将无约束的MPC控制器转换为线性时间不变（LTI）状态空间动态系统，其具有向量[YM; R]作为输入，其中YM是测量输出信号的向量（在给定的步骤），R是向量输出参考（在相同的给定步骤）。

LTI = ss (mpcobj,'r'）;使用参考作为附加的输入信号

——>模型转换为离散时间。——>假设添加到测量输出通道#1的输出扰动为集成白噪声。——>假设添加到测量输出通道2上的输出扰动为集成白噪声。- >“MPC”对象的“Model.Noise”属性为空。假设每个测量的输出通道上的白噪声。

打开已有的Simulink模型进行闭环仿真。万博1manbetx“参考文献”块包含两个步进信号（分别在4和0秒之后），其用作参考。“MPC控制回路”块等同于第一闭环，除了将参考信号作为输入提供给它的事实之外。“线性控制回路”块等同于“MPC控制回路”块，除了控制器是具有工作空间SS对象的LTI块的事实线性时不变作为参数。

参= (1,1);%设置阶跃信号参考值mdl3 ='mpc_nonlinear_ss'；open_system (mdl3)

运行闭环模拟12秒。

sim (mdl3)

两个循环的输入和输出信号看起来是相同的。还要注意，被操纵的变量不再受前面的约束。

比较仿真结果

fprintf（'比较输出轨迹：|| ympc-ylin ||=％g \ n'，符号（YMPC-Ylin））;DISP（“MPC控制器和线性控制器产生相同的闭环轨迹。”）;

比较输出轨迹：|| ympc-ylin ||= 1.68434E-14 MPC控制器和线性控制器产生相同的闭环轨迹。

正如预期的那样，由于数值误差，只有可以忽略不计的差异。

关闭所有打开的Simulink万博1manbetx模型，而无需保存任何更改。

bdClose.所有