MATLAB预测控制工具箱教程:伺服系统设计与约束

"预测控制MATLAB工具箱是用于模型预测控制设计的一个专业工具,适合初学者学习使用。这个工具箱提供了伺服系统控制器设计的实例,包括数学模型的建立、控制目标与约束的设定,以及如何在MATLAB环境中定义状态空间模型。"
在MATLAB中,预测控制是一种基于未来动态行为预测的控制策略,它通过优化一系列未来时域内的系统行为来确定当前的控制输入。预测控制MATLAB工具箱是实现这一策略的有效平台,尤其对于初学者,它提供了内置的示例和指导,帮助用户快速理解和应用预测控制理论。
1. 设计示例:
伺服系统控制器的设计是一个典型的应用场景。位置伺服系统通常由直流电机、变速箱、弹性轴和负载组成。其数学模型可以通过微分方程来描述,这些方程反映了系统各个部分的动力学特性。例如,状态方程可以用来表示系统的动态行为,其中包含系统状态变量和输入变量。
2. 控制目标及约束:
在伺服系统中,控制目标通常是使负载角位置跟踪给定的参考信号。同时,考虑到系统的实际限制,如弹性轴承受的扭矩约束和输入电压的限制,这些约束需要在控制设计中予以考虑。控制输出只有位置是可观测的,而力矩通常是不可观测的。
3. MATLAB中的状态空间模型:
定义系统状态空间模型是预测控制的关键步骤。在MATLAB中,可以使用内置函数`mpcmotormodel`或者直接编写命令来创建系统模型。例如,对于上述伺服系统,参数如轴的长度、直径、材料属性、弹性模量、电机和负载的惯量、摩擦系数等都需要明确指定。
4. 输入与输出:
伺服系统有一个输入电压V,两个输出:位置θ(可测量)和扭矩T(不可测量)。在预测控制中,通常会根据测量的输出和设定的目标来预测未来的系统行为,并据此计算最优控制输入。
5. 预测控制流程:
预测控制的工作流程一般包括:(1)构建系统模型;(2)定义预测模型的时域;(3)制定性能指标和约束条件;(4)求解优化问题以得到未来时间段的最佳控制序列;(5)应用当前步的控制输入并更新模型状态;(6)重复以上过程直到达到控制目标或满足停止条件。
通过MATLAB预测控制工具箱,用户不仅可以学习到预测控制的基本概念,还能实践如何在实际系统中应用这些概念,这对于深入理解预测控制算法及其在工程应用中的价值至关重要。
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2022-06-25 上传
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