基本信息
文件名称:《神经模糊预测控制及其MATLAB实现》 第5版 课件 第三篇(第7,8,9章)模型预测控制及其MATLAB实现.ppt
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总页数:235 页
更新时间:2025-02-19
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文档摘要

7.1动态矩阵控制理论7.2广义预测控制理论7.3预测控制理论分析8.5.2计算频率响应的奇异值函数svdfrsp()在获得系统的频率响应矩阵后,函数svdfrsp()用于计算系统频率响应矩阵的奇异值,其使用方法如下。该函数的调用格式为:[sigma,omega]=svdfrsp(vmat)式中vmat为系统的频率响应矩阵;sigma为频率响应的奇异值矩阵,sigma的第i行为第i个频率响应子矩阵的按降序排列的奇异值;omega为包含频率响应矩阵的独立变量值的列向量。8.5.3计算系统的极点和稳态增益矩阵1.计算系统的极点函数smpcpole() 该函数的调用格式为:poles=smpcpole(mod)式中mod为系统的MPC状态空间模型;poles为以复数向量给出的系统的极点2.计算系统的稳态增益矩阵函数smpcgain()该函数的调用格式为:g=smpcgain(mod)式中mod为开环稳定的对象模型(MPCmod格式);g为系统的稳态增益矩阵,该矩阵的行对应输出变量,列对应输入变量。例:g=poly2tfd(2,[41],0,3);mod=tfd2mod(0.1,1,g);[poles]=smpcgain(mod)结果为poles=2.00008.5.4其他系统分析和绘图函数1.返回系统模型矩阵的信息函数mpcinfo()该函数的调用格式为:flag=mpcinfo(mat)式中mat为系统模型矩阵;flag为矩阵的类型,flag0为常数矩阵;flag=l为系统矩阵;flag=2为MPC状态空间模型;flag=3为MPC阶跃响应模型。例:g=poly2tfd(2,[41],0,3);mod=tfd2mod(0.1,1,g);flagl=mpcinfo(g),flag2=mpcinfo(mod)输出结果为:flag1=-3flag2=42.绘制系统仿真的输入输出曲线函数plotall()该函数的调用格式为plotall(y,u)plotall(y,u,t)式中y,u为系统的输入输出变量,其中控制量u在绘图之前转换为阶梯型连续数据变量;t为采用周期。3.在多个窗口绘制系统仿真的输入输出曲线函数ploteach()该函数的调用格式为ploteach(y)ploteach(y,u,t)ploteach(y,u)ploteach([],u)ploteach(y,[],t)输入参数定义与函数plotall()相同。例8-19绘制系统的阶跃响应曲线,如图8-24所示Ex8_19图8-24系统阶跃响应曲线2.输入输出无约束的模型预测控制系统仿真函数mpcsim()该函数的调用格式为:[y,u,ym]=mpcsim(plant,model,kmpc,tend,r,usat,tfilter,dplant,dmodel,dstep)式中plant为开环对象的实际阶跃响应模型;model为辨识得到的开环对象阶跃响应模型;kmpc为模型预测控制器的增益矩阵;tend为仿真的结束时问;r为输出设定值或参考轨迹;(以下的输入参数为可选参数)tfilter为噪声滤波器的时间常数和未测扰动的滞后时间常数,缺省值对应无滤波器和阶跃未测扰动的情形;dplant为输入不可测扰动模型的阶跃响应系数矩阵;dmodel为输入可测扰动模型的阶跃响应系数矩阵;dstep为对于输入不可测的扰动,dstep为扰动模型的输出值;对于可测扰动,dstep为扰动模型的输入;y为系统的输出;u为控制变量;ym为模型预测输出;8.3.3计算由阶跃响应模型构成的闭环系统模型函数mpccl()当对象和控制器的模型均由阶跃响应形式给定时,函数mpccl()用于计算闭环系统的MPC状态空间模型。其使用方法说明如下。该函数的调用格式为:[clmod,cmod]=mpccl(plant,model,kmpc,tfilter,dplant,dmodel)式中plant为开环对象的实际阶跃响应模型;model为阶跃响应形式的内部模型;kmpc为模型预测控制器的增益矩阵;(tfilter,dplant,dmodel为可选参数)tfilter为滤波器的时间常数和噪声动力学参数构成的矩阵;dplant为所有扰动(包括可测扰动和不可测扰动)的阶跃响应模型,dplant为空矩阵,则表示无扰动;dmodel为可测扰动的阶跃响应模型,如果dmodel为空矩阵,则表示如果无可测扰动;clmod为模型预测控制闭环系