데이터 기반 MPC 설계

실험 데이터로부터 직접 모델 예측 제어기 생성

데이터 기반 MPC는 입력/출력 시간 영역 데이터를 기반으로 하는 비모수적 모델을 사용하여, 실시간으로 MPC 문제를 직접(즉, 명시적인 시스템 식별 없이) 해결하는 제어 설계 기법입니다.

이 기법을 사용하면 공칭 동작점에서의 단일 실험으로부터 수집된 데이터를 사용하여 MPC 제어기를 합성할 수 있습니다. 플랜트는 LTI이고 제어 가능해야 하며, 입력은 지속적 가진 입력이어야 합니다.

자세한 내용은 What Is Model Predictive Control? 항목과 Data-Driven MPC Principles 항목의 해당 섹션을 참조하십시오.

함수

checkPredictionCompare outputs predicted by data-driven model to validation outputs (R2026a 이후)
mpcmoveCompute optimal control action and update controller states
simSimulate an MPC controller in closed loop with a linear plant

객체

DataDrivenMPCData-driven model predictive controller (R2026a 이후)
DataDrivenMPCStateMPC controller state (R2026a 이후)

블록

Data-Driven MPC ControllerSimulate data-driven model predictive controller (R2026a 이후)

도움말 항목

데이터 기반 MPC 정식화

  • Data-Driven MPC Principles
    Data-driven model predictive controllers use previously collected plant input and output data to compute optimal manipulated variable control moves at each control interval.

사례 연구