目前的预测模型,指定为一个向量长度的信号N_x,在那里N_x预测模型的状态数。由于非线性MPC控制器不执行状态估计,您必须测量或估计当前状态预测模型在每个时间间隔的控制。

控制信号用于控制区间,以前工厂指定为一个向量长度的信号N_mv,在那里N_mv是操纵变量的数量。

如果你的控制器预测模型测量干扰你必须启用该端口,连接到一个行向量或矩阵信号。

使用相同的测量干扰值预测地平线,连接医学博士一个行向量的信号N_医学博士元素,N_医学博士是操纵变量的数量。每个元素指定的值测量的干扰。

不同的干扰预测地平线(预览)k时间k+p,连接医学博士一个矩阵信号N_医学博士列和p+ 1行。在这里,k当前时间和吗p是预测地平线。每行包含预测地平线一步的干扰。如果你指定不到p+ 1行,最终干扰用于预测地平线的其余步骤。

依赖关系

要启用这个端口,选择测量的干扰参数。

如果您的控制器使用可选参数的预测模型,使这个输入端口,并连接一个矢量信号N_点元素,N_点状态参数的数量(等于Model.ParameterLength财产的nlmpcMultistage控制器对象)。控制器将这些参数传递给它的模型状态转换和州雅可比矩阵函数。

如果你的控制器不使用可选参数,必须禁用state.param端口。

依赖关系

要启用这个端口,选择StateFcn参数参数。

如果您的控制器使用可选参数在任何阶段成本或约束函数,使这个输入端口,并连接一个矢量信号N_光伏元素,N_光伏是所有阶段的参数函数,总数等于总和(Stages.ParameterLength)。所有阶段的参数是堆放在参数向量如下。

阶段1(参数向量;参数向量为第二阶段;…参数向量阶段p + 1;]

在每个阶段,控制器通过相关参数向量阶段成本和约束功能活跃。

如果你的控制器不使用可选参数,必须禁用stage.param端口。有关更多信息,请参见nlmpcMultistage和nlmpcmove。

依赖关系

要启用这个端口,选择堆叠阶段参数参数。

指定运行时最小操纵变量约束,使这个输入端口。如果该端口被禁用,块使用中指定的下界ManipulatedVariables.Min它的控制器对象的属性。

使用相同的边界预测地平线,连接mv.min一个行向量的信号N_mv元素,N_mv是输出的数量。每个元素指定一个操纵变量的下限。

不同范围的预测地平线k时间k+p1,连接mv.min一个矩阵信号N_y列和p行。在这里,k当前时间和吗p是预测地平线。每一行包含一个预测地平线的界限一步。如果你指定不到p行,最后一行的界限申请的其余部分预测地平线。

依赖关系

要启用这个端口,选择较低的MV限制参数。

指定运行时最大操纵变量约束,使这个输入端口。如果该端口被禁用,块使用中指定的上界ManipulatedVariables.Max它的控制器对象的属性。

使用相同的边界预测地平线,连接mv.max一个行向量的信号N_mv元素,N_mv是输出的数量。每个元素指定一个操纵变量的上界。

不同范围的预测地平线k时间k+p1,连接mv.max一个矩阵信号N_y列和p行。在这里,k当前时间和吗p是预测地平线。每一行包含一个预测地平线的界限一步。如果你指定不到p行,最后一行的界限申请的其余部分预测地平线。

依赖关系

要启用这个端口,选择上层MV限制参数。

指定运行时最小操纵可变利率限制,使这个输入端口。如果该端口被禁用,块使用中指定的下界ManipulatedVariable.RateMin它的控制器对象的属性。dmv.min范围必须是负的。

使用相同的边界预测地平线,连接dmv.min一个行向量的信号N_mv元素,N_mv是输出的数量。每个元素指定一个操纵变量变化率的下界。

不同范围的预测地平线k时间k+p1,连接dmv.min一个矩阵信号N_y列和p行。在这里,k当前时间和吗p是预测地平线。每一行包含一个预测地平线的界限一步。如果你指定不到p行,最后一行的界限申请的其余部分预测地平线。

依赖关系

要启用这个端口,选择低MVRate限制参数。

指定运行时最大操纵变量率限制,使这个输入端口。如果该端口被禁用,块使用中指定的上界ManipulatedVariables.RateMax它的控制器对象的属性。dmv.max范围必须是负的。

使用相同的边界预测地平线,连接dmv.max一个行向量的信号N_mv元素,N_mv是输出的数量。每个元素指定为被控变量变化率上界。

不同范围的预测地平线k时间k+p1,连接dmv.max一个矩阵信号N_y列和p行。在这里,k当前时间和吗p是预测地平线。每一行包含一个预测地平线的界限一步。如果你指定不到p行,最后一行的界限申请的其余部分预测地平线。

依赖关系

要启用这个端口,选择上层MVRate限制参数。

指定运行时最低状态约束,使这个输入端口。如果该端口被禁用,块使用中指定的下界States.Min它的控制器对象的属性。

使用相同的边界预测地平线,连接x.min一个行向量的信号N_x元素,N_x是输出的数量。每个元素指定状态的下界。

不同范围的预测地平线k+ 1,k+p,连接x.min一个矩阵信号N_y列和p行。在这里,k当前时间和吗p是预测地平线。每一行包含一个预测地平线的界限一步。如果你指定不到p行,最后一行的界限申请的其余部分预测地平线。

依赖关系

要启用这个端口,选择较低的国家限制参数。

指定运行时最大状态约束,使这个输入端口。如果该端口被禁用,块使用中指定的上界States.Max它的控制器对象的属性。

使用相同的边界预测地平线,连接x.max一个行向量的信号N_x元素,N_x是输出的数量。每个元素指定状态的上界。

不同范围的预测地平线k+ 1,k+p,连接x.max一个矩阵信号N_y列和p行。在这里,k当前时间和吗p是预测地平线。每一行包含一个预测地平线的界限一步。如果你指定不到p行,最后一行的界限申请的其余部分预测地平线。

依赖关系

要启用这个端口,选择上游国家限制参数。

终端状态,指定为一个向量长度的信号N_x。指定所需的终端状态约束,使这个输入端口。在运行时指定所需的终端状态通过这个输入端口,您必须指定的有限值TerminalState场的模型财产的nlmpcMultistage对象作为参数传递给。指定正你不需要的国家限制终端价值。在运行时,块忽略任何值对应的输入信号正值的对象。如果你不指定任何终值条件nlmpcMultistage对象,信号输入端口在运行时被忽略。

如果没有启用这个港口终端状态约束(如果存在)在运行时不会改变。

依赖关系

要启用这个端口,选择终端状态参数。

指定初始猜测决策变量向量,使这个输入端口。如果该端口被禁用,块使用决策变量序列计算在前面的控制区间作为初始猜测。良好的初始猜测是重要的,因为他们帮助解决者更快地收敛到一个解决方案。

z0是一个列向量的长度等于所有决策变量向量的长度之和为每个阶段。最初的猜测必须堆放如下。

阶段1(状态向量的估计;被控变量向量猜第一阶段;被控变量向量率猜第一阶段;%如果使用松弛变量向量猜第一阶段;%如果状态向量估计用于第二阶段;被控变量向量猜第二阶段;被控变量向量率猜第二阶段;%如果猜松弛变量向量用于第二阶段;%如果使用…阶段p状态向量的估计; manipulated variable vector guess for stage p; manipulated variable vector rate guess for stage p; % if used slack variable vector guess for stage p; % if used state vector guess for stage p+1; slack variable vector guess for stage p+1; % if used ]

依赖关系

要启用这个端口,选择最初的猜测参数。

最优操纵变量控制动作,输出为一个列向量长度的信号N_mv,在那里N_mv是操纵变量的数量。

如果解决收敛于局部最优的解决方案(nlp.status是积极的),然后呢mv包含最优解。

如果解算器达到最大迭代次数没有找到一个最佳的解决方案(nlp.status是零)和Optimization.UseSuboptimalSolution控制器的属性真正的,然后mv包含了次优的解决方案,否则,mv是一样的last_mv。

如果解决失败(nlp.status是负的),然后呢mv是一样的last_mv。

成本目标函数,输出为负的标量信号。成本量化程度控制器实现其目标。

成本价值时,才有意义nlp.status输出是负的。

依赖关系

要启用这个端口,选择最优成本参数。

堆叠松弛变量向量,用于约束软化。如果所有元素为零,那么所有软约束满足整个预测地平线。如果任何元素大于零,那么至少有一个软约束违反。

所有阶段堆积的松弛变量向量如下。

第一阶段(松弛变量向量;%如果松弛变量向量用于第二阶段;%如果使用…松弛变量向量阶段p + 1;%如果使用)

优化状态,输出是下列之一:

依赖关系

要启用这个端口,选择优化状态参数。

最优操纵变量序列,作为一个矩阵信号返回p+ 1行和N_mv列,p预测地平线和吗N_mv是操纵变量的数量。

第一个p行mv.seq包含从当前时间计算最优操纵变量值k时间k+p1。第一行的mv.seq包含当前的操纵变量值(输出mv)。由于控制器不计算最优控制移动k+p的最后两行mv.seq都是相同的。

依赖关系

要启用这个端口,选择最优控制序列参数。

最优预测模型状态序列,作为一个矩阵信号返回p+ 1行和N_x列,p预测地平线和吗N_x的状态数。

第一行的x.seq包含当前估计状态值,要么从内置的状态估计量或输入自定义状态估计的块x (k | k)。下一个p行x.seq包含计算最优状态值k+ 1,k+p。

依赖关系

要启用这个端口,选择最优状态序列参数。

你必须提供一个nlmpcMultistage对象,定义了一个非线性MPC控制器。这样,输入的名称nlmpcMATLAB的工作区中对象。

编程使用

选择该参数运行控制器使用相同的样品时间预测模型。使用不同的控制器样品时间,明确该参数,并指定样品时间使用使块运行在不同样品的时间参数。

限制决策变量的数量,提高计算效率,您可以运行控制器的样品时间不同于预测地平线。例如,考虑非线性MPC控制器的情况下运行在10赫兹。如果工厂和控制器样品时间匹配,预测植物的行为十秒钟需要预测地平线的长度为100,并产生大量的决策变量。减少决策变量的数量,你可以使用一个植物样本1秒的时间和长度的预测地平线10。

编程使用

指定该参数运行控制器使用不同的采样时间预测模型。

依赖关系

要启用该参数,清除使用预测模型示例参数。

编程使用

选择这个参数来模拟控制器使用墨西哥人函数生成的使用buildMEX。这样做可以减少控制器的仿真时间。指定名称的墨西哥人功能,使用墨西哥人指定函数名参数。

编程使用

使用这个参数指定墨西哥人函数来模拟中使用的名称。创建墨西哥人功能,使用buildMEX函数。

依赖关系

要启用该参数,选择使用墨西哥人加快仿真速度参数。

编程使用