setconstraint

用于模型预测控制器组混合输入/输出限制

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句法

setconstraint（MPCobj，E，F，G）

setconstraint（MPCobj，E，F，G，V）

setconstraint（MPCobj，E，F，G，V，S）

setconstraint（MPCobj）

描述

例

setconstraint（MPCobj，Ë，F，G）指定以下形式为MPC控制器的混合输入/输出限制，MPCobj：

Ëü（ķ+Ĵ|ķ）+Fÿ（ķ+Ĵ|ķ）≤G+ε

欲了解更多信息，请参阅混合型输入/输出限制。

例

setconstraint（MPCobj，Ë，F，G，V）增加了以下形式的约束：

Ëü（ķ+Ĵ|ķ）+Fÿ（ķ+Ĵ|ķ）≤G+εV

使用此语法指定硬自定义约束，或者更改默认约束软化。

例

setconstraint（MPCobj，Ë，F，G，V，小号）增加了以下形式的约束：

Ëü（ķ+Ĵ|ķ）+Fÿ（ķ+Ĵ|ķ）+小号v（ķ+Ĵ|ķ）≤G+εV

如果您的混合输入/输出约束条件包括测量的扰动，请使用此语法。

例

setconstraint（MPCobj）去除MPC控制器全部混合输入/输出限制。

例子

全部收缩

指定输入和输出的线性组合定制属性

开立真实脚本

指定形式的约束 $0 \leq ü_{2} - 2 ü_{3} + ÿ_{2} \leq 1 五$ 上MPC控制器。

创建具有三个操纵变量和两个测量的输出三阶工厂模型。

植物= RSS（3,2,3）;plant.D = 0;

创建这家工厂的MPC控制器。

MPCobj = MPC（植物，0.1）;

- >“MPC”对象的“PredictionHorizon”属性是空的。试图PredictionHorizon = 10  - >的“MPC”对象的“ControlHorizon”属性是空的。假设2。 - >“MPC”对象的“Weights.ManipulatedVariables”属性是空的。假设默认0.00000。- >“MPC”对象的“Weights.ManipulatedVariablesRate”属性是空的。假设默认0.10000。- >“MPC”对象的“Weights.OutputVariables”属性是空的。假设默认1.00000。

制定的所需形式的约束：

$[\begin{array}{l} \begin{array}{cccccccccccccccccccc} 0 & - 1 & 2 \end{array} \\ \begin{array}{cccccccccccccccccccc} 0 & 1 & - 2 \end{array} \end{array}] [\begin{array}{cccccccccccccccccccc} ü_{1} \\ ü_{2} \\ ü_{3} \end{array}] + [\begin{array}{cccccccccccccccccccc} 0 & - 1 \\ 0 & 1 \end{array}] [\begin{array}{cccccccccccccccccccc} ÿ_{1} \\ ÿ_{2} \end{array}] \leq [\begin{array}{cccccccccccccccccccc} 0 \\ 1 五 \end{array}] + ε [\begin{array}{cccccccccccccccccccc} 1 \\ 1 \end{array}]$

指定约束矩阵。

E = [0 -1 2 0 1 -2];F = [0 -1 0 1];G = [0; 15];

坐落在MPC控制器的约束。

setconstraint（MPCobj，E，F，G）

指定MPC控制器自硬约束

开立真实脚本

创建具有两个操纵变量和两个测量的输出三阶工厂模型。

植物= RSS（3,2,2）;plant.D = 0;

创建这家工厂的MPC控制器。

MPCobj = MPC（植物，0.1）;

- >“MPC”对象的“PredictionHorizon”属性是空的。试图PredictionHorizon = 10  - >的“MPC”对象的“ControlHorizon”属性是空的。假设2。 - >“MPC”对象的“Weights.ManipulatedVariables”属性是空的。假设默认0.00000。- >“MPC”对象的“Weights.ManipulatedVariablesRate”属性是空的。假设默认0.10000。- >“MPC”对象的“Weights.OutputVariables”属性是空的。假设默认1.00000。

假设你有两个硬约束。

$\begin{array}{l} ü_{1} + ü_{2} \leq 五 \\ ÿ_{1} + ÿ_{2} \leq 10 \end{array}$

指定约束矩阵。

E = [1 1;0 0];F = [0 0;1 1];G = [5; 10];

指定约束硬的设置V零供双方的约束。

V = [0; 0];

坐落在MPC控制器的约束。

setconstraint（MPCobj，E，F，G，V）

指定自定义约束的MPC控制器与测量的扰动

开立真实脚本

创建具有两个操纵变量，两个测量的干扰，以及两个测量的输出三阶工厂模型。

植物= RSS（3,2,4）;plant.D = 0;植物= setmpcsignals（植物，'MV'[1 2]，'MD'[3 4]）;

创建这家工厂的MPC控制器。

MPCobj = MPC（植物，0.1）;

- >“MPC”对象的“PredictionHorizon”属性是空的。试图PredictionHorizon = 10  - >的“MPC”对象的“ControlHorizon”属性是空的。假设2。 - >“MPC”对象的“Weights.ManipulatedVariables”属性是空的。假设默认0.00000。- >“MPC”对象的“Weights.ManipulatedVariablesRate”属性是空的。假设默认0.10000。- >“MPC”对象的“Weights.OutputVariables”属性是空的。假设默认1.00000。

假设你有三个软约束。

$\begin{array}{l} ü_{1} + ü_{2} \leq 五 \\ ÿ_{1} + v_{1} \leq 10 \\ ÿ_{2} + v_{2} \leq 12 \end{array}$

指定约束矩阵。

E = [1 1;0 0;0 0];F = [0 0;1 0;0 1];G = [5; 10; 12]。S = [0 0;1 0;0 1];

设置使用默认值在MPC控制器的限制V。

setconstraint（MPCobj，E，F，G，[]，S）

卸下MPC控制器的所有定制属性

开立真实脚本

定义工厂模型和创建MPC控制器。

植物= RSS（3,2,2）;plant.D = 0;MPCobj = MPC（植物，0.1）;

- >“MPC”对象的“PredictionHorizon”属性是空的。试图PredictionHorizon = 10  - >的“MPC”对象的“ControlHorizon”属性是空的。假设2。 - >“MPC”对象的“Weights.ManipulatedVariables”属性是空的。假设默认0.00000。- >“MPC”对象的“Weights.ManipulatedVariablesRate”属性是空的。假设默认0.10000。- >“MPC”对象的“Weights.OutputVariables”属性是空的。假设默认1.00000。

定义控制器自定义的约束。

E = [-1 2;1 -2];F = [0 1;0 -1];G = [0;10];setconstraint（MPCobj，E，F，G）

删除自定义的约束。

setconstraint（MPCobj）

- >卸下混合输入/输出限制。

输入参数

全部收缩

`MPCobj`-模型预测控制器
MPC控制器对象

模型预测控制器，指定为MPC控制器对象。要创建MPC控制器，使用MPC。

`Ë`-操作变量约束不变
零的阵列（默认）|ñ_C-通过-ñ_MV排列

操纵变量约束恒定，指定为ñ_C-通过-ñ_MV阵列，其中ñ_C是约束的数量，和ñ_MV是操纵变量的数量。

`F`-控制输出的制约条件不变
零的阵列（默认）|ñ_C-通过-ñ_ÿ排列

控制的输出约束恒定，指定为ñ_C-通过-ñ_ÿ阵列，其中ñ_ÿ是受控输出的数目（测定和不可测量）。

`G`-混合输入/输出约束恒定
零的列向量（默认）|长度的列向量ñ_C

混合输入/输出约束恒定，指定为长度的列向量ñ_C。

`V`-约束软化不变
者的列向量（默认）|指定为长度的列向量ñ_C

约束软化常数表示用于松弛（ECR）的同样关注，指定为长度的列向量ñ_C。

如果V未指定，默认值为1适用于所有约束不平等和所有的约束是软的。此行为是一样的输出范围的默认行为，如在标准成本函数。

为了使一世^日硬约束，指定V（一世）= 0。

为了使一世^日软约束，指定V（一世）> 0与约束违反幅度可以容忍一致。大小违反取决于所涉及的约束变量的数值规模。

在一般情况下，V（一世）减小，所述控制器通过减小约束违反被允许硬化的约束。

注意

如果约束是难以满足，降低其V（一世）值，使其更难可能会适得其反。这样做可能导致不稳定的控制动作，不稳定，或QP求解器，其确定控制动作的故障。

`小号`-测量的干扰约束不变
零的阵列（默认）|ñ_C-通过-ñ_MD排列

测量的干扰约束不变，指定为ñ_C-通过-ñ_MD阵列，其中ñ_MD是测量的扰动的数目。

提示

输出，ÿ正被使用模型预测。如果模型是不完美的，没有保证的约束可以得到满足。
由于MPC控制器不优化ü（ķ+p|ķ）在补时的最后约束ķ+p假设ü（ķ+p|ķ）=ü（ķ+p-1 |ķ）。
当模拟MPC控制器，你可以更新Ë，F，G和小号在运行时约束阵列。欲了解更多信息，请参阅在运行时更新约束。

算法

全部收缩

混合型输入/输出限制

的混合输入/输出限制的一般形式是：

Ëü（ķ+Ĵ）+Fÿ（ķ+Ĵ）+小号v（ķ+Ĵ）≤G+εV

这里，Ĵ= 0，...，p和：

p是预测范围。
ķ是当前时间索引。
ü是操纵变量的列向量。
ÿ是所有植物输出变量的一个列向量。
v是测量的干扰变量的列向量。
ε使用标量的松弛变量为约束软化（如在标准成本函数）。
Ë，F，G，V和小号是常数矩阵。

也可以看看

getconstraint|setterminal

setconstraint

句法

描述

例子

指定输入和输出的线性组合定制属性

指定MPC控制器自硬约束

指定自定义约束的MPC控制器与测量的扰动

卸下MPC控制器的所有定制属性

输入参数

`MPCobj`-模型预测控制器
MPC控制器对象

`Ë`-操作变量约束不变
零的阵列（默认）|ñ_C-通过-ñ_MV排列

`F`-控制输出的制约条件不变
零的阵列（默认）|ñ_C-通过-ñ_ÿ排列

`G`-混合输入/输出约束恒定
零的列向量（默认）|长度的列向量ñ_C

`V`-约束软化不变
者的列向量（默认）|指定为长度的列向量ñ_C

注意

`小号`-测量的干扰约束不变
零的阵列（默认）|ñ_C-通过-ñ_MD排列

提示

算法

混合型输入/输出限制

也可以看看

主题

介绍了在R2011a

模型预测控制工具箱文档

万博1manbetx

实现自适应巡航控制使用Simulink万博1manbetx

setconstraint

句法

描述

例子

指定输入和输出的线性组合定制属性

指定MPC控制器自硬约束

指定自定义约束的MPC控制器与测量的扰动

卸下MPC控制器的所有定制属性

输入参数

MPCobj-模型预测控制器MPC控制器对象

Ë-操作变量约束不变零的阵列（默认）|ñC-通过-ñMV排列

F-控制输出的制约条件不变零的阵列（默认）|ñC-通过-ñÿ排列

G-混合输入/输出约束恒定零的列向量（默认）|长度的列向量ñC

V-约束软化不变者的列向量（默认）|指定为长度的列向量ñC

注意

小号-测量的干扰约束不变零的阵列（默认）|ñC-通过-ñMD排列

提示

算法

混合型输入/输出限制

也可以看看

主题

介绍了在R2011a

模型预测控制工具箱文档

万博1manbetx

实现自适应巡航控制使用Simulink万博1manbetx

`MPCobj`-模型预测控制器
MPC控制器对象

`Ë`-操作变量约束不变
零的阵列（默认）|ñ_C-通过-ñ_MV排列

`F`-控制输出的制约条件不变
零的阵列（默认）|ñ_C-通过-ñ_ÿ排列

`G`-混合输入/输出约束恒定
零的列向量（默认）|长度的列向量ñ_C

`V`-约束软化不变
者的列向量（默认）|指定为长度的列向量ñ_C

`小号`-测量的干扰约束不变
零的阵列（默认）|ñ_C-通过-ñ_MD排列