模型预测控制工具箱
设计并模拟模型预测控制器
Model Predictive Control Toolbox提供函数、应用程序和Simulink万博1manbetx®用于设计和仿真模型预测控制器(MPCs)的模块。工具箱允许您指定植物和扰动模型、范围、约束和权重。通过运行闭环仿真，您可以评估控制器的性能。
您可以在运行时通过改变控制器的权重和约束来调整控制器的行为。要控制一个非线性植物，可以实现自适应和增益调度的mpc。对于具有快速采样率的应用程序，可以从常规控制器生成显式模型预测控制器或实现近似解。
对于快速原型设计和嵌入式系统实现，工具箱支持自动C-code和IEC 61131-3结构化文本生成。万博1manbetx
开始
学习模型预测控制工具箱的基础知识
植物规范
指定工厂模型，输入和输出信号类型，规模因素
MPC设计
设计传统(隐式)模型预测控制器的基本工作流程
自适应MPC设计
通过在运行时更新系统内部模型来实现非线性系统的自适应控制
明确的MPC设计
快速模型预测控制使用预先计算的解决方案，而不是运行时优化万博 尤文图斯
Gain-Scheduled MPC设计
通过在运行时切换控制器实现非线性电厂的收益调度控制
非线性MPC设计
设计带有非线性预测模型、成本和约束的模型预测控制器
代码生成
生成代码并在实时目标上部署控制器
自动驾驶的应用程序
设计并模拟自动驾驶的模型预测控制器
