用matlab实现预测控制中的GPC算法

资 源 简 介

用matlab实现预测控制中的GPC算法

详 情 说 明

广义预测控制（GPC）是一种基于模型的预测控制策略，广泛应用于工业过程控制领域。在MATLAB中实现GPC算法，通常需要以下几个关键步骤：

系统建模与辨识： GPC算法的核心在于建立被控对象的预测模型。通常采用CARIMA（受控自回归积分滑动平均）模型来描述系统动态特性，结合递推最小二乘法（RLS）或其它辨识方法获取模型的参数。

预测方程构建： 基于辨识得到的模型，推导系统的预测输出表达式。通过Diophantine方程分解，将未来输出分解为自由响应（不受未来控制影响）和受控响应（受未来控制输入影响）两部分。

优化目标函数设计： GPC的优化目标通常包含未来输出与参考轨迹的误差最小化，以及控制量的增量约束。MATLAB中的优化工具（如`quadprog`或`fmincon`）可用于求解该二次型优化问题。

滚动时域策略实现： 在每个控制周期，GPC算法会求解优化问题并仅执行第一个控制量，随后更新系统状态并重复预测与优化过程。

在MATLAB中实现时，可借助控制系统工具箱进行模型仿真，并结合脚本编写优化求解逻辑。关键点在于合理选择预测时域和控制时域长度，并确保数值计算的稳定性。