自定义状态估计

此示例使用：

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模型预测控制工具箱™软件允许您覆盖默认控制器状态估计方法。

为此，您可以使用以下方法：

您可以覆盖默认的卡尔曼收益，和，使用setEstimator功能。从控制器使用中获取默认值GetEstimator.．这些命令假设和处于测量植物输出的工程单位。在内部，软件将它们转换为无量纲形式。
您可以使用自定义估算选项，跳过控制器内的所有Kalman增益计算。当控制器操作时，在每个控制间隔处，必须使用外部过程来估计控制器状态并向控制器提供这些状态估计。

不支持自定义状态估计万博1manbetxMPC设计师．

考虑所有植物状态可测量的双积分工厂的情况。在这种情况下，您可以向MPC控制器提供测量的状态，而不是控制器估计状态。

线性开环工厂模型是双积分器。

植物= TF（1，[1 0 0]）;

使用指定的采样时间，预测地平线和控制地平线创建控制器对象。

ts = 0.1;p = 10;m = 3;mpcobj = mpc（植物，ts，p，m）;

- >“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。

指定驱动器饱和限制作为操纵变量约束。

mpcobj.mv = struct（'min'，-1，'最大限度'1);

配置控制器以使用自定义状态估计。

setestimator（mpcobj，'风俗'）;

配置变量以存储闭环响应。

Tf =圆(5 / Ts);YY = 0 (Tf, 1);UU = 0 (Tf, 1);

通过将其转换为离散时间模型并设置初始状态，准备模拟中使用的植物。

SYS = C2D（SS（植物），TS）;xsys = [0; 0];

在仿真开始使用之前指定初始控制器状态MPCState.对象。

xmpc = mpcstate (mpcobj);

- - - >转换”模型。将“mpc”对象的“属性”放入状态空间。——>模型转换为离散时间。假设对测量的输出通道#1没有增加任何干扰。——>”模式。mpc对象的Noise属性为空。假设每个测量输出通道上都有白噪声。

迭代模拟闭环响应使用MPCMOVE.功能。

对于每个模拟步骤：

为了t = 0：tf ysys = sys.c * xsys;xmpc.plant = xsys;u = mpcmove（mpcobj，xmpc，[]，1）;YY（T + 1）= ysys;UU（T + 1）= U;Xsys = sys.a * xsys + sys.b * u;结尾

绘制模拟结果。

图形子图（2,1,1）绘图（0：TS：5，YY）标题（'是'）子图（2,1,2）绘图（0：TS：5，UU）标题（'U'）

模拟Simulink中线性植物模型的闭环控制。万博1manbetx对于此模型，控制器mpcobj在MPC控制器块中指定。

mdl =“mpc_customestimation”;Open_System（MDL）SIM（MDL）

MATLAB和SIMULINK模拟的闭环响应是相同的。万博1manbetx

fprintf（'matlab中的模拟之间的ndifferation和simulink是％g \ n'万博1manbetx规范(UU-u));

Matlab和Simulink中模拟之间的差异为3.99378e-14万博1manbetx

bdclose (mdl)

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