空气弹簧内部结构图

空气弹簧内部结构图 

模型预测控制是一种基于模型的闭环优化控制策略。

预测控制算法的三个要素：内部（预测）模型、参考轨迹和控制算法。现在一般更明确地表述为内部（预测）模型、滚动优化和反馈控制。

大量权威的预测控制文档无一例外地指出，预测控制的最大吸引力在于它能够显式处理约束。这种能力来自它对系统未来动态行为的基于模型的预测，通过为未来的输入、输出或状态变量添加约束空气弹簧内部结构图 MATLAB 模型预测控制 (MPC，约束可以在在线二次规划或非线性规划问题中明确表达。

模型预测控制具有控制效果好、鲁棒性强的优点。它可以有效克服过程的不确定性、非线性和并行性，可以方便地处理过程控制和操纵变量中的各种约束。

Mo( )：当前可测量的输出信号

Ref(signa)：参考信号

Md(signa)：可选测量干扰信号

Mv()：最优操纵变量

MPC一般求解一个二次程序（这里我们使用ord45)来计算最优操纵变量

一个简单的例子如下图所示：

多 MPC 调度控制器解决方案

系统规格：

如果您的对象模型是非线性的，请设计一个控制器空气弹簧内部结构图，使其在特定目标区域表现良好，但在其他区域可能表现不佳。常见的补偿方法是设计多个控制器，每个控制器针对特定的操作条件组合。随着情况的变化在它们之间实时切换。获取该技术的调度是一个传统的例子。以下示例显示了如何协调多个模型预测控制器

该系统由两个对象 M1 和 M2 组成，分别连接到两个独立的弹簧 k1 和 k2。假设当M1和M2碰撞时，是完全非弹性碰撞。力 F 是 M1 的拉力空气弹簧内部结构图，它是操纵变量 (MV)。目标是使 M1 的位置 y1 跟踪给定的参考位置 r（signa）。

当M1和M2分开时，M1自由移动。当碰撞发生时，由于是完全非弹性碰撞，M1+M2一起运动。我们假设只有 M1 的位置和接触传感器提供反馈。后者用于触发切换MPC控制器选择MPC1或MPC2。在这里，我们认为 M2 的位置和速度是不可控的。在这里，我们认为正确的方向是正方向。

状态空间模型：

: M1 位置和速度

MV：推力 F

MD：对象1是弹簧所需的力F与实际F之间的常数误差，用于补偿弹簧力，这样当M在初始位置0时，弹簧作用在其上的力为零。

MO：M1的位置 

结果：

       The total 的上半部分模拟了两个物体的运动，这种运动会在示波器中显示为信号。而当M1的位置和加速度都大于M2的位置和加速度时，模型输出一个布尔值true或false；下半部分包含以下元素：

 

1.多个 MPC 控制器，。有四个输入：可测量输出 (mo)、参考 (ref)、可测量干扰 (md) 输入和独特的多个 MPC 控制器功能块输入。

2. 脉冲发生器改变 M1 需要到达的位置（控制器参考信号）。这个脉冲发生器的输出是一个幅度为5的方波，频率为0.015每秒。

3. 模拟传感器的接触。当输入 1 时，第一个控制器 MPC1 被激活。这时候M1和M2是分开的。当两个物体位置相同时，to的计算结果为1，加法器通过Add1的输出值为2，MPC的端口为输入2，自动启动第二个控制器MPC2。

模拟过程展示：

MPC1 和 MPC2 协同工作

下图显示了此示例的多个 MPC 控制器的仿真：

在图的顶部，青色线（也就是我们需要到达的M1的位置，由产生）它从-5开始。M1位置（黄色）从0开始，在MPC1的控制下，M1快速移动到所需位置。M2（红色）从10开始，同方向移动。

 大约 t = 13 秒，M2 和 M1 完全无弹性地碰撞。M1和M2连接在一起。第三张图是开关信号的变化，此时从1到2，所以MPC2开始工作。.

 当 M1+M2 超出预期位置时空气弹簧内部结构图，M2 和 M1 仍然连接在一起。控制器MPC2调节力F（中图）使M1+M2快速返回到所需位置。当r变为5时，效果也很好。

%% 如果已经使用 MPC1 的系统，则力 F 是不够的。当 M1 和 M2 链连接在一起时，它们移动缓慢，无法在下一次转换发生时到达所需位置。

%% 当M1和M2分开时，MPC2还在使用，F使用过多，过度补偿空气弹簧内部结构图 MATLAB 模型预测控制 (MPC，导致振荡。当 M2 和 M1 连接在一起时空气弹簧内部结构图 MATLAB 模型预测控制 (MPC，正如预期的那样，运动更加稳定。最后的转变引起了特别严重的震荡。M1和M2频繁碰撞，M1无法到达所需位置。