主要内容

植物规格

指定设备型号、输入和输出信号类型、比例因数

模型预测控制器使用线性模型来控制在本地操作范围内运行的线性和非线性对象。具有复杂特征(如长时间延迟、高阶动态或强交互)的对象特别适合于模型预测控制。要创建对象模型,您可以直接指定线性模型,将Simulink线性化万博1manbetx®模型,或使用测量数据识别线性模型。在创建用于模型预测控制的设备模型时,指定输入和输出信号类型以及比例因子非常重要。有关详细信息,请参阅MPC信号类型指定比例因子.

功能

setmpcsignals 在LTI工厂模型中设置信号类型
getname 从MPC工厂模型检索I/O信号名称
集合名 在MPC工厂模型中设置I/O信号名称

话题

模型与信号

MPC信号类型

电厂输入是影响电厂的自变量,电厂输出是要控制或监控的因变量。

MPC预测模型

模型预测控制器使用对象、干扰和噪声模型进行预测和状态估计。

指定比例因子

在设计MPC控制器时,最好为每个设备输入和输出定义比例因子,尤其是当变量的大小差异较大时。

获取LTI模型

构造线性时不变模型

MPC控制器支持与控制系统工具箱万博1manbetx相同的LTI模型格式™ 软件

指定多输入多输出设备

大多数MPC应用涉及具有多个输入和输出的设备。

Simulink模型万博1manbetx线性化

在指定的工作点获得非线性对象的线性近似值。

使用MPC设计器线性万博1manbetx化Simulink模型

从Simulink打开MPC Designer万博1manbetx,通过线性化模型定义MPC结构。

从数据中识别设备

线性系统辨识工具箱的估计™ 使用测量的输入/输出数据建模。

CSTR模型

描述涉及放热反应的连续搅拌釜式反应器(CSTR)。