Univerzita Pardubice Fakulta elektrotechniky a informatiky

Univerzita Pardubice

Zaměstnanci
|
Studenti
English

Publikace detail

Nonlinear predictive regulator for MATLAB

Autoři: Škrabánek Pavel | Dušek František

Rok: 2010

Druh publikace: software

Strana od-do: nestránkováno

Tituly:

Jazyk	Název	Abstrakt	Klíčová slova
cze	Nelineární prediktivní regulátor pro MATLAB	Nelineární prediktivní regulátor je realizován jako m-funkce MATLABu, jejímž výstupem je vektor budoucích akčních zásahů na zvoleném horizontu řízení. Horizont predikce je u tohoto regulátoru totožný s horizontem řízení. Regulátor umožňuje pracovat s vícerozměrnými systémy s omezeními na vstupech i stavech. Vyžaduje ke své činnosti linearizovaný matematický model řízeného procesu ve formě stavového popisu i původní nelineární matematický model realizovaný jako m-funkce volatelná pomocí řešitele ode45. Tento regulátor není v pravém slova smyslu regulátor nelineární, ale pouze jistou jeho aproximací. Přiblížení výstupů tohoto regulátoru k výstupům optimálním pro nelineární systém je zajišťováno pomocí iterací rozprostřených v čase. Regulátor ke své činnosti potřebuje i funkce zajišťující řešení optimalizačního problému s omezeními a kvadratickou účelovou funkcí.	Prediktivní řízení; nelineární; MATLAB; omezení
eng	Nonlinear predictive regulator for MATLAB	The nonlinear predictive controller was realized like MATLAB m-function. Its output is vector of future control actions on manipulated inputs on control horizon. The control horizon is identical with prediction horizon. The controller can be used for Multi Input Multi Output system control and also constraints on inputs and states can be included. Knowledge of a linear state space model of controlled process is necessary same as a nonlinear mathematical model of the process realized as m-function for a solver ode45. The controller is not real nonlinear controller but it is only an approximation. Approach of computed vector of future control action to vector of optimal values of the controlled system is realized by iterations spread in time. An external Quadratic Programming optimization algorithm is necessary for the regulator functionality.	Predictive control; nonlinear; MATLAB; constraints