模型预测控制工具箱

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模型预测控制器的设计与仿真

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模型预测控制工具箱™提供功能，一个应用程序，Simulink®以及模型预测控制(MPC)开发的参考实例。对于线性问题，该工具箱支持隐式、显式、自适应和增益调度MPC的设计。对于非线性问题，可以实现单阶段和多级非线性MPC。该工具箱提供了可部署的优化求解器，还允许您使用自定义求解器。

你可以在MATLAB中评估控制器的性能®和Simulink通过运行闭环模拟。对于自动驾驶，您也可以使用提供的MISRA C®-和ISO 26262兼容的块和示例，以快速开始车道保持辅助，路径规划，路径跟踪和自适应巡航控制应用程序。

工具箱支持C语言和CUDA语言®编码和IEC 61131-3结构化文本生成。

什么是模型预测控制工具箱?
视频长度为2:18。
什么是模型预测控制工具箱?
显示线性MPC方法和何时使用它们的图表。

线性MPC设计

设计隐式的，gain-scheduled,自适应解决二次规划问题的MPC控制器。生成一个明确的政策委员会控制器的隐式设计。使用离散控制集MPC对于混合整数QP问题。

理解模型预测控制，第7部分:用Simulink和模型预测控制工具箱进行自适应MPC设计(8)

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MPC设计参数显示在MPC Designer应用程序中。

MPC设计师应用

使用MPC Designer应用程序交互设计隐式MPC控制器，线性化您的Simulink模型仿真软件控制设计™，使用仿真场景验证控制器性能，并比较多种设计的响应。

理解模型预测控制，第6部分:如何用Simulink和模型预测控制工具箱设计MPC控制器(9:52)

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具有非线性MPC块的Simulink模型。

非线性MPC设计

设计非线性和经济的MPC控制器优化工具箱™解决非线性规划问题。使用单或多级配方进行最佳规划和反馈控制。

理解模型预测控制，第8部分:使用模型预测控制工具箱和FORCESPRO进行非线性MPC设计(18:09)

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动画停车场，车辆沿着停车轨迹行驶。

自动驾驶MPC设计

使用预先构建的Simulink块加速自动驾驶系统的开发ISO 26262而且MISRA - C标准。预构建块支持路径规划、路径跟踪、自适应巡航控制和其他应用。

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模型预测控制工具箱支持的线性、非线性和自定义优化求解器图表。

MPC优化解决

从内置的活动集、内部点和混合整数QP求解器中选择，或使用NLP解决者从优化工具箱．另外,使用FORCESPRO解决(通过Embotech)或您自己的自定义求解器。

理解模型预测控制，第8部分:使用模型预测控制工具箱和FORCESPRO进行非线性MPC设计(18:09)

文档

MPC控制器插图和用于预测的深度学习模型。

预测模型规范

用分析方法指定预测模型控制系统工具箱™或符号数学工具箱™,通过线性化的Simulink模型仿真软件控制设计，或通过测量数据与系统辨识工具箱™而且深度学习工具箱™．

文档

显示MPC设计参数建议的报告。

状态估计与设计回顾

使用状态估计器从测量输出中估计控制器状态由工具箱提供或自定义状态估计器．使用内置功能检测线性MPC设计中潜在的稳定性和鲁棒性问题诊断功能．

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Simulink中的模型预测控制工具箱库浏览器。

闭环仿真

通过在Simulink中使用ISO 26262-和MISRA c兼容的Simulink块运行闭环仿真，以及在MATLAB中使用命令行函数来评估控制器性能。为多个场景自动化测试仿真软件测试™．

文档

来自MPC控制器块的代码生成报告(包含生成的代码)。

代码生成

自动生成生成C/ c++和CUDA代码，或IEC 61131-3结构化文本，从MATLAB和Simulink设计的MPC控制器。将代码部署到各种目标，如ecu、gpu和plc。

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产品资源:

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住友重工加快开发液压挖掘机嵌入式模型预测控制软件

“通过基于模型的设计，我们的液压工程师可以在不涉及嵌入式工程师的情况下完成控制器的设计和实现。这是一个很大的优势，因为它节省了时间，产生了更高质量的控制器。”

松崎荣介，住友重工
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