MATLAB实现的模型预测控制(MPC)——动态矩阵控制(DMC)详解
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更新于2024-08-07
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本文介绍了在模型预测控制(MPC)中如何使用MATLAB工具箱来处理系统模型,并进行控制器设计和仿真。重点讲述了向对象的输出添加测量和未测量扰动信号模型的函数,以及系统模型的级联和综合方法。
1. 向对象的输出添加测量扰动信号模型的函数 `addmd()`
`addmd()` 函数用于向MPC状态空间模型 `pmod` 添加测量扰动信号模型 `dmod`。调用格式为 `model=addmd(pmod,dmod)`,返回的结果 `model` 是包含噪声的MPC状态空间模型,可以用于更准确地模拟现实世界中受到测量噪声影响的系统行为。
2. 向对象的输出添加未测量扰动信号模型的函数 `addumd()`
类似地,`addumd()` 函数用于添加未测量扰动信号模型。调用格式是 `model=addumd(pmod,dmod)`,其中 `dmod` 表示未测量扰动模型,返回的 `model` 是包含了未测量噪声的MPC模型,这对于分析系统中未被直接观测到的影响因素至关重要。
3. 系统模型的级联和综合
- 并联模型函数 `paramod()`: 通过 `paramod(mod1,mod2)` 可将两个子系统的MPC状态空间模型并联,返回的 `pmod` 是并联后的模型,其输出为子系统输出的总和,输入被重新分类。
- 串联模型函数 `sermod()`: 使用 `sermod(mod1,mod2)` 串联两个子系统,`mod1` 的输出成为 `mod2` 的输入,扰动信号保持不变。
- 增广系统模型函数 `appmod()`: `appmod(mod1,mod2)` 结合两个子系统创建增广模型,返回的 `pmod` 包含了所有输入和输出,同时提供了单独的输入输出变量。
4. 基于阶跃响应模型的控制器设计
动态矩阵控制(DMC)是一种基于系统阶跃响应的控制策略,适用于有纯滞后或非最小相位特性的系统。它利用多步预测和滚动优化来处理时延问题,以最小化预估输出与设定值之间的偏差,因此是一种最优控制技术。DMC的设计包括预测模型、滚动优化、误差校正和闭环控制结构。
总结来说,这些MATLAB工具箱函数对于构建和操作复杂的MPC系统模型至关重要,它们允许工程师在设计控制器时考虑实际系统中的扰动和不确定性,从而提高控制性能和鲁棒性。模型预测控制因其灵活和强大的性能,在工业过程控制领域得到了广泛应用。
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2018-03-10 上传
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