广义预测控制的方针程序预测未来时刻的输出值

资 源 简 介

广义预测控制的方针程序预测未来时刻的输出值

详 情 说 明

广义预测控制（Generalized Predictive Control, GPC）是一种先进的控制策略，其核心思想是通过动态模型预测系统未来时刻的输出行为，并基于优化算法调整控制输入，使得系统输出能够准确跟踪期望值。

在广义预测控制的框架中，预测模型是关键组成部分，通常采用离散时间模型（如CARIMA模型）来描述系统的动态特性。该模型利用历史输入和输出数据，结合当前状态信息，对未来多个时间步的输出值进行预测。预测的准确性直接影响控制性能，因此模型的辨识和参数调整至关重要。

控制策略的核心在于滚动优化（Receding Horizon Optimization）。在每个控制周期，算法根据预测的未来输出与期望值的偏差，求解一个优化问题，计算出最优控制序列。但实际仅执行当前时刻的控制量，下一周期重新进行预测和优化，形成闭环反馈。这种方式能够有效应对系统的不确定性和扰动。

广义预测控制的优势在于其鲁棒性和对复杂动态系统的适应性，尤其适用于时滞系统或多变量耦合场景。通过调整预测时域和控制时域的长度，可以平衡控制的快速性与稳定性需求。