精华内容
下载资源
问答
  • matlab预测控制工具

    2021-01-30 18:30:23
    matlab预测控制工具,在学习预测控制的过程中翻译的matlab自带的示例,希望对大家有所帮助 matlab预测控制工具,在学习预测控制的过程中翻译的matlab自带的示例,希望对大家有所帮助
  • matlab模型预测控制工具英文教程-matlab模型预测控制工具.rar Model Predictive Control Toolbox For Use with MATLAB® Manfred Morari N. Lawrence Ricker matlab模型预测控制工具.rar
  • 预测控制matlab工具

    2018-05-07 11:18:17
    模型预测控制matlab工具示例翻译,帮助模型预测控制的初学者
  • matlab预测控制工具使用手册

    热门讨论 2013-03-06 11:02:49
    介绍了matlabMPC工具的使用说明,以及它的丰富的应用实例,及源代码。
  • Matlab预测控制工具设计实例

    千次阅读 2013-03-04 10:22:49
    原文出处:matlab帮助自带的示例 1、伺服系统控制器的设计  (1)伺服系统数学模型  (2)控制目标及约束  (3)在matlab中定义该系统的状态空间模型  (4)利用MPC TOOL界面设计控制器  (5)利用MPC ...

    原文出处:matlab帮助自带的示例

    1、伺服系统控制器的设计

           (1)伺服系统数学模型

           (2)控制目标及约束

           (3)在matlab中定义该系统的状态空间模型

           (4)利用MPC TOOL界面设计控制器

           (5)利用MPC  Toolbox命令函数设计控制器

           (6)在Simulink中使用MPC Tools

    2、造纸机控制器的设计

            (1)造纸机非线性数学模型

            (2)线性化后的数学模型

            (3)利用预测控制工具箱设计控制器 

             (4)利用Simulink对原非线性模型进行仿真

    译文下载:Matlab预测控制工具箱设计实例点击下载

    展开全文
  • 实用文案 MATLAB 模型预测控制工具函数 8.2 系统模型建立与转换函数 前面读者论坛了利用系统输入 / 输出数据进行系统模型辨识的有关函数及使用 方法为时行模型预测控制器的设计需要对系统模型进行进一步的处理和...
  • MATLAB利用神经网络工具实现数据拟合预测控制-利用神经网络工具,实现数据拟合,预测控制.rar 利用神经网络工具,实现数据拟合,预测控制
  • 2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...如何使用Model Predictive Control Toolbox(模型预测控制工具) 转载于:https://my.oschina.net/shamrocks/blog/1785197

    如何使用Model Predictive Control Toolbox(模型预测控制工具箱)

    转载于:https://my.oschina.net/shamrocks/blog/1785197

    展开全文
  • 第一篇 神经网络控制及其MATLAB实现 第1章 神经网络控制理论 第2章 MATLAB神经网络工具 第3章 基于Simulink的神经网络控制 ...第8章 MATLAB预测控制工具 第9章 隐式广义预测自校正控制及其MATLAB
  • 要用模型预测控制(MPC)做算法的对比实验,发现写纯.m文件有点麻烦,毕竟我不深入原理,于是用MATLAB/SIMULINK自带的MPCcontroller模块,真是太节省时间了。MPC需4个模块:被控对象的数学模型、预测模型、优化...

    目录

    一、背景

    二、工具

    三、实例

    3.1 建立被控对象模型

    3.2 搭建SIMULINK模型

    3.3 编写.m文件(已经注释了)

    3.4 运行.m文件,会自动运行.mdl文件,可以查看结果

    3.5 同时运行2个以上控制器

    PS:


    一、背景

           要用模型预测控制(MPC)做算法的对比实验,发现写纯.m文件有点麻烦,毕竟我不深入原理,于是用MATLAB/SIMULINK自带的MPC controller模块,真是太节省时间了。MPC需4个模块:被控对象的数学模型、预测模型、优化算法以及矫正反馈。使用自带的MPC control模块的话,只需要知道被控对象的数学模型就行了。下面用一个实例进行介绍。

    二、工具

    ①SIMULINK模型

    ②.m文件

    ②我的版本:MATLAB2020a

    三、实例

    3.1 建立被控对象模型

          被控对象为双积分系统,即被控对象是两个电容并联

    3.2 搭建SIMULINK模型

    SIMULINK仿真模型
    SIMULINK仿真模型
    模型设置

    3.3 编写.m文件(已经注释了)

    clc
    plant = tf(1,[1 0 0]);
    %% 设置mpc控制器
    %采样时间
    Ts = 0.1;
    %预测范围
    p = 10;
    %控制范围
    m = 3;
    % MPC控制器
    mpcobj1 = mpc(plant, Ts, p, m);%写入MPC控制器的名字
    % mpcobj2 = mpc(plant, Ts, p, m);
    %限制控制器的输出
    mpcobj1.MV = struct('Min',-1,'Max',1);
    % mpcobj2.MV = struct('Min',-1,'Max',1);
    %% 打开搭建好的simulink模型
    mdl = 'model';%.mdl文件的名字
    open_system(mdl);
    sim(mdl);

    3.4 运行.m文件,会自动运行.mdl文件,可以查看结果

    运行结果

    3.5 同时运行2个以上控制器

          有的人可能会问了,怎么运行两个以上的控制器呢?比如下图:

    仿真模型

    只需要把.m文件修改这样即可:

    % MPC控制器
    mpcobj1 = mpc(plant, Ts, p, m);
    mpcobj2 = mpc(plant, Ts, p, m);
    %限制控制器的输出
    mpcobj1.MV = struct('Min',-1,'Max',1);
    mpcobj2.MV = struct('Min',-1,'Max',1);

    记得,要把MPC控制器中的变量名字也对应替换,结果如下所示:

    仿真结果

    PS:

    有什么问题,留言在评论区即可,看见后会回复。

    觉得对你有用的话,可以点赞、关注我哦,不定时分享自己学的小技巧。

    展开全文
  • 神经·模糊·预测控制及其MATLAB实现 本书系统地论述了神经网络控制、模糊逻辑控制和模型预测控制的基本概念、工作原理、控制算法,以及利用MATLAB语言、MATLAB工具函数和Simulink对其实现的方法。书中取材先进...
  • matlab中MPC工具中m文件optimizer代码,看到里面有个"built in kalman "的选项,盲猜是和卡尔曼有关系的吧。 求同行交流呢~QQ 164429350 function [xk1, u, cost, useq, xseq, yseq, status, xest, iAout] = ...

    matlab中MPC工具箱中m文件optimizer代码,看到里面有个"built in kalman "的选项,盲猜是和卡尔曼有关系的吧。

    求同行交流呢~QQ 164429350

     

    function [xk1, u, cost, useq, xseq, yseq, status, xest, iAout] = fcn(...
                xk, old_u, ym, ref, md, umin, umax, ymin, ymax, E, F, G, S, switch_in, ext_mv, MVtarget, isQP, nx, nu, ny, degrees, Hinv, Kx, Ku1, Kut, Kr, Kv, Mlim, ...
                Mx, Mu1, Mv, z_degrees, utarget, p, uoff, voff, yoff, maxiter, ...
                CustomSolver, CustomSolverCodeGen, UseWarmStart, UseSuboptimalSolution, nxQP, openloopflag, ...
                no_umin, no_umax, no_ymin, no_ymax, no_cc, switch_inport, no_switch, enable_value, ...
                return_cost, H, return_mvseq, return_xseq, return_ovseq, Linv, Ac, ...
                ywt, uwt, duwt, rhoeps, iA, ...
                no_ywt, no_uwt, no_duwt, no_rhoeps,...
                Wy, Wdu, Jm, SuJm, Su1, Sx, Hv, Wu, I1, ...
                A, Bu, Bv, C, Dv, Mrows, nCC, Ecc, Fcc, Scc, Gcc, ...
                nv, no_md, no_ref, no_uref, no_mv, RYscale, RMDscale, myindex, ...
                myoff, xoff, CustomEstimation, M, L)
    %#codegen
    coder.extrinsic('mpcblock_optimizer_double_mex');
    coder.extrinsic('mpcblock_optimizer_single_mex');
    coder.extrinsic('mpcblock_refmd_double_mex');
    coder.extrinsic('mpcblock_refmd_single_mex');

    % Parameters
    isSimulation = coder.target('Sfun') && ~coder.target('RtwForRapid') && ~coder.target('RtwForSim');
    isAdaptive = false;
    isLTV = false;
    isDouble = isa(ref,'double');
    ZERO = zeros('like',ref);
    ONE = ones('like',ref);

    % Pre-allocate all the MEX block outputs for the simulation mode
    %#ok<*NASGU>
    %#ok<*PREALL>
    if isSimulation
        rseq = zeros(p*ny,1,'like',ref); 
        vseq = zeros((p+1)*nv,1,'like',ref);
        v = zeros(nv,1,'like',ref);
        xk1 = zeros(nx,1,'like',ref);
        u = zeros(nu,1,'like',ref);
        cost =  ZERO;
        useq = zeros(p+1,nu,'like',ref); 
        status = ONE;
        xest = zeros(nx,1,'like',ref);
        iAout = iA;    
    end

    % Get reference and MD signals -- accounting for previewing
    if isSimulation
        % When doing normal simulation in SL, use MEX for better compilation speed 
        if isDouble
            [rseq, vseq, v] = mpcblock_refmd_double_mex(ref,md,nv,ny,p,yoff,voff,no_md,no_ref,openloopflag, RYscale, RMDscale);
        else
            [rseq, vseq, v] = mpcblock_refmd_single_mex(ref,md,nv,ny,p,yoff,voff,no_md,no_ref,openloopflag, RYscale, RMDscale);        
        end
    else
        % When doing code generation, use M code directly
        [rseq, vseq, v] = mpcblock_refmd(ref,md,nv,ny,p,yoff,voff,no_md,no_ref,openloopflag, RYscale, RMDscale);
    end

    % External MV override.  
    % NOTE: old_u and ext_mv input signals are dimensionless but include offset
    old_u = old_u - uoff;
    if no_mv==ONE
        delmv = zeros(nu,1,'like',ref);
    else
        ext_mv = ext_mv - uoff;     % Bias correction
        delmv = ext_mv - old_u;
        old_u = ext_mv;
    end

    % Obtain x[k|k]
    xk = xk - xoff; % Remove offset
    if CustomEstimation==ONE
        % Input state is x(k|k)
        xest = xk;
    else
        % Default state estimation.    
        % Scale measured output and remove offset.
        ym = ym.*RYscale(myindex) - myoff;
        % Correct x(k|k-1) for possible external mv override.
        % NOTE:  Offset was removed from x[k|k-1] at k=0.
        xk = xk + Bu*delmv;
        % Measurement upate to x(k|k)
        ym_est = C(myindex,:)*xk + Dv(myindex,:)*v;
        y_innov = ym - ym_est;
        xest = xk + M*y_innov;
    end

    % Real-time MV target override
    % Note: utargetValue is a vector length p*nu.  
    if no_uref==ONE
        % no external utarget
        utargetValue = utarget;
    else
        % utarget is a vector length p*nu.  Define constant targets for the
        % entire horizon.
        MVtarget = MVtarget - uoff;         % Bias correction
        utargetValue = reshape(MVtarget(:,ones(p,1)),nu*p,1);
    end

    % Real-time custom constraint override (scaled E/F/S)
    if no_cc~=ONE
        Ecc = E;
        Fcc = F;
        Gcc = G;
        if nv>1
            Scc = S;
        end
    end

    return_sequence = (return_mvseq || return_xseq || return_ovseq)*ONE;
    if isSimulation
        % When doing normal simulation in SL, use MEX for better compilation speed 
        if isDouble
            [u, cost, useq, status, iAout] = mpcblock_optimizer_double_mex(...
                rseq, vseq, umin, umax, ymin, ymax, switch_in, xest, old_u, iA, ...
                isQP, nu, ny, degrees, Hinv, Kx, Ku1, Kut, Kr, Kv, Mlim, ...
                Mx, Mu1, Mv, z_degrees, utargetValue, p, uoff, voff, yoff, maxiter, ...
                CustomSolver, false, UseWarmStart, UseSuboptimalSolution, nxQP, openloopflag, ...
                no_umin, no_umax, no_ymin, no_ymax, no_cc, switch_inport, ...
                no_switch, enable_value, return_cost, H, return_sequence, Linv, Ac, ...
                ywt, uwt, duwt, rhoeps, no_ywt, no_uwt, no_duwt, no_rhoeps,...
                Wy, Wdu, Jm, SuJm, Su1, Sx, Hv, Wu, I1, ...
                isAdaptive, isLTV, A, Bu, Bv, C, Dv, ...
                Mrows, nCC, Ecc, Fcc, Scc, Gcc);    
        else
            [u, cost, useq, status, iAout] = mpcblock_optimizer_single_mex(...
                rseq, vseq, umin, umax, ymin, ymax, switch_in, xest, old_u, iA, ...
                isQP, nu, ny, degrees, Hinv, Kx, Ku1, Kut, Kr, Kv, Mlim, ...
                Mx, Mu1, Mv, z_degrees, utargetValue, p, uoff, voff, yoff, maxiter, ...
                CustomSolver, false, UseWarmStart, UseSuboptimalSolution, nxQP, openloopflag, ...
                no_umin, no_umax, no_ymin, no_ymax, no_cc, switch_inport, ...
                no_switch, enable_value, return_cost, H, return_sequence, Linv, Ac, ...
                ywt, uwt, duwt, rhoeps, no_ywt, no_uwt, no_duwt, no_rhoeps,...
                Wy, Wdu, Jm, SuJm, Su1, Sx, Hv, Wu, I1, ...
                isAdaptive, isLTV, A, Bu, Bv, C, Dv, ...
                Mrows, nCC, Ecc, Fcc, Scc, Gcc);    
        end
    else
        % When doing code generation, use M code directly
            [u, cost, useq, status, iAout] = mpcblock_optimizer(...
                rseq, vseq, umin, umax, ymin, ymax, switch_in, xest, old_u, iA, ...
                isQP, nu, ny, degrees, Hinv, Kx, Ku1, Kut, Kr, Kv, Mlim, ...
                Mx, Mu1, Mv, z_degrees, utargetValue, p, uoff, voff, yoff, maxiter, ...
                false, CustomSolverCodeGen, UseWarmStart, UseSuboptimalSolution, nxQP, openloopflag, ...
                no_umin, no_umax, no_ymin, no_ymax, no_cc, switch_inport, ...
                no_switch, enable_value, return_cost, H, return_sequence, Linv, Ac, ...
                ywt, uwt, duwt, rhoeps, no_ywt, no_uwt, no_duwt, no_rhoeps,...
                Wy, Wdu, Jm, SuJm, Su1, Sx, Hv, Wu, I1, ...
                isAdaptive, isLTV, A, Bu, Bv, C, Dv, ...
                Mrows, nCC, Ecc, Fcc, Scc, Gcc);    
    end

    if return_xseq || return_ovseq
        [yseq, xseq] = mpc_computeSequence(isLTV, xest, useq, vseq, uoff, yoff, xoff, p, ny, nxQP, nv, A, Bu, Bv, C, Dv);
    else
        yseq = zeros(p+1,ny,'like',rseq);
        xseq = zeros(p+1,nxQP,'like',rseq);
    end

    if CustomEstimation==ONE
        xk1 = xk;
    else
        % update x[k+1|k], assuming that above u and v will be applied.
        xk1 = A*xk + Bu*(u - uoff) + Bv*v + L*y_innov; 
    end
    xk1 = xk1 + xoff;   % Updated state must include offset

    % return xest in original value
    xest = xest + xoff;
     

     

     

     

     

    展开全文
  • 第一篇 神经网络控制及其MATLAB实现 第1章 神经网络控制理论 第2章 MATLAB神经网络工具函数 第3章 基于Simulink的神经网络控制系统 ...第8章 MATLAB预测控制工具函数 第9章 隐式广义预测自校正控制及其MATLAB实现
  • MATLAB控制工程工具技术手册

    热门讨论 2009-08-08 21:31:15
    本书主要介绍了MATLAB中与控制工程相关的6个基础工具:系统辨识工具、控制系统工具、鲁棒控制工具、模型预测控制工具、模糊逻辑工具和非线性控制设计模块,同时提供了MATLAB中的一些基础知识。...
  • 预测函数控制实例及MATLAB源程序-预测函数控制算法在单容液位定值控制中的应用.doc 应用预测函数控制进行过程控制水箱液位控制MATLAB源程序,希望能够对大家有用!
  • 本书主要介绍了MATLAB中与控制工程相关的6个基础工具:系统辨识工具、控制系统工具、鲁棒控制工具、模型预测控制工具、模糊逻辑工具和非线性控制设计模块,同时提供了MATLAB中的一些基础知识。...
  • 预测函数控制实例及MATLAB源程序-PFC_JY.m 应用预测函数控制进行过程控制水箱液位控制MATLAB源程序,希望能够对大家有用!
  • 神经网络控制 1.1 神经网络的基本概念 1.2 典型神经网络的模型及其MATLAB实现 1.3 神经网络控制系统 2.1 MATLAB神经网络工具函数 2.2 MATLAB神经网络工具的图形用.. .... 模糊控制 ...预测控制
  • 本书介绍了系统辨识工具,控制系统工具,鲁棒控制工具,模型预测控制工具和模糊逻辑工具的使用与并写有代码。真正的pdf版。
  • Point Toolbox定点运算工具14RF Toolbox射频工具15Phased Array ...预测控制工具21Aerospace Toolbox航空航天工具图像处理与计算机视觉22Image Processing Toolbox图像处理工具23Computer Vision System ...
  • matlab 的各个控制类工具的用法,如模型预测控制工具、fuzzy tool、系统辨识以及控制系统工具
  • MPT是一个基于Matlab的开源工具,用于参数优化,计算几何和模型预测控制。 该版本是MPT3.2.1 2019年最新更新稳定版。附带帮助文档与多个例子。
  • 神经网络控制、模糊逻辑控制和模型预测控制的基本概念、工作原理、控制算法,以及利用MATLAB语言、MATLAB工具函数和Simulink对其实现的方法。
  • 这篇文章主要想介绍下高斯过程的概念以及它在控制中的应用,并且结合模型预测控制讲一下GP-based MPC的简要内容。%================================1、Gaussian Processes:高斯过程高斯过程是概率论和统计学中的一...
  • MATLAB系统辨识工具学习,详细教程!

    多人点赞 热门讨论 2021-02-02 22:29:28
    MATLAB系统辨识工具学习,详细教程!进入统辨识工具主界面进入方式及界面介绍:打开方式:界面介绍:运行程序,加载数据辨识输入信号区域:输入数据预处理:参数辨识系统阶次的选择:模型结构的配置:分析: ...
  • MPC工具提供的MPC模块不能实现权重参数的实时修改,有必要自己编写一个实现模型预测控制算法的matlab function。 主义事项 以下物理量必须设置相同,不然容易报错或求解不出理论控制量: 1. matlab func模块的...
  • 请问大家,在使用matlab中mpc工具的非线性模型预测控制中nlmpc函数时 ,如果系统矩阵A中含有随时间变化的已知参数该如何处理呢?希望有知道的朋友解答解答。跪谢。

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 6
收藏数 104
精华内容 41
关键字:

matlab预测控制箱

matlab 订阅