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비선형 MPC 설계

비선형 예측 모델, 비용 및 제약 조건을 사용하여 모델 예측 제어기 설계

전통적인 선형 MPC와 마찬가지로 비선형 MPC는 모델 기반 예측과 제약 조건이 적용된 최적화를 함께 사용하여 각 제어 구간에서 제어 동작을 계산합니다. 주요 차이점은 다음과 같습니다.

  • 예측 모델은 비선형일 수 있으며 시변 파라미터를 포함할 수 있습니다.

  • 등식 제약 조건과 부등식 제약 조건은 비선형일 수 있습니다.

  • 최소화해야 할 스칼라 비용 함수는 결정 변수의 비 2차 (선형 또는 비선형) 함수일 수 있습니다.

기본적으로 비선형 MPC 제어기는 fmincon 함수를 사용하여 비선형 계획법 문제를 해결하며, 이 함수에는 Optimization Toolbox™가 필요합니다. Optimization Toolbox가 없으면 사용자 지정 비선형 솔버를 지정하면 됩니다.

자세한 내용은 Nonlinear MPC 항목을 참조하십시오.

함수

nlmpcNonlinear model predictive controller
nlmpcMultistageMultistage nonlinear model predictive controller
validateFcnsExamine prediction model and custom functions of nlmpc or nlmpcMultistage objects for potential problems
generateJacobianFunctionGenerate MATLAB Jacobian functions for multistage nonlinear MPC using automatic differentiation (R2023a 이후)
nlmpcmoveCompute optimal control action for nonlinear MPC controller
nlmpcmoveoptOption set for nlmpcmove function
getSimulationDataCreate data structure to simulate multistage MPC controller with nlmpcmove
convertToMPCConvert nlmpc object into one or more mpc objects
createParameterBusCreate Simulink bus object and configure Bus Creator block for passing model parameters to Nonlinear MPC Controller block

블록

Nonlinear MPC ControllerSimulate nonlinear model predictive controllers
Multistage Nonlinear MPC ControllerSimulate multistage nonlinear model predictive controllers

도움말 항목

비선형 MPC 기본 사항

C/GMRES 알고리즘을 사용한 다단 제어

비선형 플랜트에 대한 피드백 제어

최적 계획

경제적 MPC

신경망 예측 모델 및 그레이박스 예측 모델 사용하기

수동성 기반 MPC

추천 예제