预测控制算法中的广义预测控制编程仿真应用

资 源 简 介

预测控制算法中的广义预测控制编程仿真应用

详 情 说 明

广义预测控制（Generalized Predictive Control, GPC）是一种基于模型的高级预测控制算法，广泛应用于工业过程控制、机器人轨迹规划以及能源系统优化等领域。该算法通过建立对象模型，并结合滚动优化和反馈校正机制，实现对多变量、非线性系统的有效控制。

在编程仿真应用中，广义预测控制的核心在于模型预测、优化求解和实时调整三个关键环节。首先，需建立被控对象的数学模型，通常采用CARIMA（受控自回归积分滑动平均）模型。随后，在每个控制周期内，基于预测模型计算未来若干步的输出序列，并通过最小化性能指标（如二次型目标函数）求解最优控制量。最后，采用反馈校正机制补偿模型误差，提升控制系统的鲁棒性。

广义预测控制的仿真实现通常借助MATLAB/Simulink或Python等工具，利用数值计算库完成矩阵运算和优化问题求解。仿真实验可验证算法对时滞、扰动等复杂工况的适应性，并为实际工程应用提供参数整定依据。