Matlab/Simulink 使用 MPC Controller 仿真时出现控制输出一直为0

在Matlab/Simulink中使用MPC Controller时遇到控制器输出始终为0的困境,通过调整控制器设置和设计流程可以解决。步骤包括:设置MPC Controller,使用MPC Designer设定采样时间,定义并线性化模型,更新并仿真。完成这些步骤后,MPC控制器将能正常输出控制结果。

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在使用 Matlab/Simulink 的 MPC Controller 时,缺少关键步骤导致 MPC 控制器的输出一直是0的问题,可参考的解决方法如下:

 
 
1、在simulink中建立一个最简单的MPC控制器,被控对象是一个简单的传递函数。
 


 

2、直接开始运行肯定会出现下面的情况:mv的输出一直是0,所以最后的输出也是0。
 

在这里插入图片描述
 
3、这里需要提前对 MPC Controller 进行设置。双击 MPC Controller 打开:其中修改了下面的默认条件。
 

在这里插入图片描述
 
4、再点击 Design,打开 MPC Designer
 

在这里插入图片描述
 
5、点击

### Matlab SimulinkMPC Controller使用教程 #### 1. 创建 MPC 控制器对象 在 MATLAB 中,MPC 控制器的核心是一个 `mpc` 对象。该对象通常存储在基础工作区中,并通过调用 `mpc` 函数创建[^1]。以下是构建一个基本 MPC 控制器的代码示例: ```matlab % 定义植物模型 (连续间状态空间模型) plant = ss(1, -1, 1, 0); % 设置采样间和预测范围 Ts = 0.1; % 采样间 p = 10; % 预测步数 m = 2; % 控制步数 % 创建 MPC 控制器对象 mpcobj = mpc(plant, Ts, p, m); ``` 上述代码片段展示了如何基于给定的状态空间模型创建一个 MPC 控制器对象。 --- #### 2. 调整优化参数 为了实现更精确的控制效果,可以调整控制器的权重矩阵和其他属性。例如,设置输出变量和输入变量的权值: ```matlab % 设置加权矩阵 mpcobj.Weights.OutputVariables = [1 0]; % 输出变量权值 mpcobj.Weights.ManipulatedVariables = 0.1; % 输入变量权值 mpcobj.Weights.DMVRate = 0.3; % 输入变化率权值 ``` 此外,可以通过修改 `Optimizer.CustomSolver` 属性来启用或禁用自定义求解器功能[^2]: ```matlab mpcobj.Optimizer.CustomSolver = false; mpcobj.Optimizer.CustomSolverCodeGen = false; ``` 这些配置决定了是否使用内置求解器还是外部工具(如 FORCESPRO)进行计算。 --- #### 3. 将 MPC 控制器集成到 Simulink 模型中 完成 MPC 控制器的设计后,可以在 Simulink 中将其作为模块加载。具体操作如下: - 打开 Simulink 并拖动 **MPC Controller** 块至目标位置。 - 双击该模块并指定先前创建的 `mpcobj` 对象。 - 运行仿真前确认所有信号连接无误。 如果需要进一步验证控制器的表现,则可利用预设参考轨迹测试其响应特性[^3]。 --- #### 4. 查看仿真结果 执行仿真之后,可以从图形窗口观察系统的动态行为以及各变量的变化趋势。理想情况下,被控过程应能够紧密跟随设定的目标值,同满足约束条件限制。 --- ### 示例总结 综上所述,在 MATLAB/Simulink 环境下运用 Model Predictive Control Toolbox 开发控制系统涉及以下几个主要环节:建立描述受控对象特性的数学模型;依据实际需求定制相应的调节策略;最后借助可视化手段评估整体效能表现。 ---
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