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setterminal

终端权重和约束

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setterminal (mpcobj Y、U)
setterminal (mpcobj Y、U, Pt)

描述

例子

setterminal (mpcobj,Y,U)指定对角二次惩罚权重和约束在最后一步预测地平线。在终端输出权重和约束y(t+p)和终端输入u(t+p- 1),p的预测地平线MPC控制器吗mpcobj。

例子

setterminal (mpcobj,Y,U,Pt)从步骤指定对角二次惩罚权重和约束Pt地平线。默认情况下,Pt最后一步是在地平线上。

例子

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打开生活的脚本

为植物创造一个MPC控制器有三个输出变量和两个操纵变量。

工厂= rss (3、3、2);工厂。D = 0;mpcobj = mpc(植物,0.1);
- - >“PredictionHorizon”是空的。假设默认10。- - >“ControlHorizon”是空的。假设默认2。- - >“权重。ManipulatedVariables”是空的。假设默认的0.00000。- - >“权重。ManipulatedVariablesRate”是空的。假设默认的0.10000。 -->"Weights.OutputVariables" is empty. Assuming default 1.00000. for output(s) y1 y2 and zero weight for output(s) y3

指定一个预测地平线8。

mpcobj。PredictionHorizon = 8;

定义以下惩罚权重和约束:

  • 对角线点球的重量1和10在前两个输出变量

  • 下界的0和1在第一和第三分别输出

  • 上界的2在第二个输出

  • 下界的1在第一个操纵变量

Y =结构(“重量”0],[1,10日,“最小值”[0负1],“马克斯”,正2正);U =结构(“最小值”,1,负);

指定的约束和惩罚权重的最后一步预测地平线。

setterminal (mpcobj Y、U)
打开生活的脚本

为植物创造一个MPC控制器有三个输出变量和两个操纵变量。

工厂= rss (3、3、2);工厂。D = 0;mpcobj = mpc(植物,0.1);
- - >“PredictionHorizon”是空的。假设默认10。- - >“ControlHorizon”是空的。假设默认2。- - >“权重。ManipulatedVariables”是空的。假设默认的0.00000。- - >“权重。ManipulatedVariablesRate”是空的。假设默认的0.10000。 -->"Weights.OutputVariables" is empty. Assuming default 1.00000. for output(s) y1 y2 and zero weight for output(s) y3

指定一个预测地平线10。

mpcobj。PredictionHorizon = 10;

定义以下终端约束:

  • 下界的0和1在第一和第三分别输出

  • 上界的2在第二个输出

  • 下界的1在第一个操纵变量

Y =结构(“最小值”[0负1],“马克斯”,正2正);U =结构(“最小值”,1,负);

指定的限制步骤开始5到最后的最后一步预测地平线。

setterminal (mpcobj Y, U, 5)

输入参数

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模型预测控制器,指定为一个MPC控制器对象。创建一个MPC控制器,使用货币政策委员会。

终端输出变量权重和约束,指定为一个结构有以下字段:

重量 1 -ny向量的非负权重
最小值 1 -ny向量的下界
马克斯 1 -ny向量的上界
MinECR 1 -ny向量的constraint-softening关心放松(ECR)值的下界
MaxECR 1 -ny向量的constraint-softening ECR的上界值

ny是控制输出的数量的MPC控制器。

如果重量,最小值或马克斯字段是空的,值mpcobj用于预测地平线所有步骤包括最后一个。标准的范围内,如果任何元素最小值或马克斯字段是无限的,在终端对应的变量是无约束的一步。

非对角的权重为零(如中描述标准成本函数)。应用非零非对角的终端重量,必须增强植物模型。看到使用终端惩罚权重提供等方面的性能。

默认情况下,Y.MinECR=Y.MaxECR= 1(软输出约束)。

选择ECR震级仔细,占每个约束的重要性和数值大小的一个典型的违反。

终端操纵变量的权重和约束,指定为一个结构有以下字段:

重量 1 -nu向量的非负权重
最小值 1 -nu向量的下界
马克斯 1 -nu向量的上界
MinECR 1 -nu向量的constraint-softening关心放松(ECR)值的下界
MaxECR 1 -nu向量的constraint-softening ECR的上界值

nu是操纵变量的数量的MPC控制器。

如果重量,最小值或马克斯字段是空的,值mpcobj用于预测地平线所有步骤包括最后一个。标准的范围,如果个人的元素最小值或马克斯字段是无限的,在终端对应的变量是无约束的一步。

非对角的权重为零(如中描述标准成本函数)。应用非零非对角的终端重量,必须增强植物模型。看到使用终端惩罚权重提供等方面的性能。

默认情况下,U.MinECR=U.MaxECR= 0(硬被控变量约束)

仔细选择ECR大小,占每个约束的重要性和数值大小的一个典型的违反。

一步预测地平线,指定为1和之间的一个整数p,在那里p是预测地平线。终端权重和约束应用于预测步骤Pt到最后。

版本历史

介绍了R2011a

另请参阅

功能

对象

块

主题