Model Predictive Control Toolbox
Progettazione e simulazione di controller predittivi basati su modelli
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Model Predictive Control Toolbox offre funzioni, un’app, blocchi Simulink ed esempi di riferimento per sviluppare il controllo predittivo basato su modelli (MPC). Per i problemi lineari, il toolbox supporta la progettazione di controller MPC impliciti, espliciti, adattivi e gain-scheduled. Per i problemi non lineari, è possibile implementare controller MPC non lineari a stadio singolo o multiplo. Il toolbox contiene risolutori di ottimizzazione distribuibili e permette anche di usare un risolutore personalizzato.
È possibile valutare le prestazioni del controller in MATLAB e Simulink eseguendo simulazioni a circuito chiuso. Per la guida autonoma, è anche possibile utilizzare i blocchi forniti, che sono conformi a MISRA C® e a ISO 26262, e gli esempi che aiutano a iniziare a usare rapidamente le applicazioni di assistenza al mantenimento della corsia, di path following e di cruise control adattivo.
Il toolbox supporta il codice C e CUDA®, oltre alla generazione di testo strutturato secondo lo standard IEC 61131-3.
Progettazione di MPC lineare
Progetta controller MPC impliciti, gain-scheduled e adattivi per la risoluzione di un problema di programmazione quadratica (QP). Genera un controller MPC esplicito a partire da un progetto implicito. Usa un MPC impostato per il controllo discreto per i problemi di QP mista intera.
App MPC Designer
Usa l’app MPC Designer per progettare in modo interattivo controller MPC impliciti, linearizza il tuo modello Simulink con Simulink Control Design, convalida le prestazioni del controller servendoti di scenari di simulazione e confronta le risposte con più progettazioni.
Progettazione di MPC non lineare
Progetta controller MPC economici e non lineari che si servono di Optimization Toolbox per risolvere un problema di programmazione non lineare (NLP). Usa una formulazione a stadio singolo o multiplo per una pianificazione ottimale e il controllo del feedback.
Progettazione di MPC per la guida autonoma
Accelera lo sviluppo di sistemi di guida autonoma usando i blocchi Simulink predefiniti, conformi agli standard ISO 26262 e MISRA C. I blocchi predefiniti supportano applicazioni di pianificazione del percorso, path following, cruise control adattivo e di altro tipo.
Solutori di ottimizzazione MPC
Scegli tra i solutori integrati per la QP mista intera, di tipo “active set” e a punti interni, oppure utilizza i solutori NLP di Optimization Toolbox. In alternativa, usa i solutori FORCESPRO (di Embotech) o un tuo solutore personalizzato.
Specifiche del modello di previsione
Indica le specifiche dei modelli di previsione in modo analitico con Control System Toolbox o Symbolic Math Toolbox, linearizzando un modello Simulink con Simulink Control Design oppure tramite i dati misurati con System Identification Toolbox e Deep Learning Toolbox.
Stima dello stato e verifica del progetto
Stima gli stati del controller a partire da output misurati usando lo stimatore di stato contenuto nel toolbox oppure uno stimatore di stato personalizzato. Rileva i possibili problemi di stabilità e robustezza del tuo progetto MPC lineare usando la funzione di diagnostica integrata.
Simulazione a circuito chiuso
Valuta le prestazioni del controller tramite simulazioni a circuito chiuso eseguite in Simulink servendoti dei blocchi Simulink conformi a ISO 26262 e a MISRA C e in MATLAB con le funzioni della riga di comando. Automatizza le attività di test su più scenari con Simulink Test.
Generazione di codice
Genera in automatico codice CUDA e C/C++ di produzione o testo strutturato conforme a IEC 61131-3 a partire dai controller MPC progettati in MATLAB e Simulink. Distribuisci il codice su diverse tipologie di target, quali ECU, GPU e PLC.
Risorse sui prodotti:
“Sumitomo Construction Machinery ha ottenuto una riduzione del 15% del consumo di carburante senza sacrificare le prestazioni dinamiche dell'escavatore. L'aumento dell'efficienza è dovuto, in parte, a una riduzione del 50% delle fluttuazioni del regime del motore, resa possibile dal Model Predictive Control Toolbox e dalla nostra progettazione dei controlli migliorata.”
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