模型预测控制s函数的编写

资 源 简 介

模型预测控制s函数的编写

详 情 说 明

模型预测控制（MPC）是一种先进的控制策略，广泛应用于工业过程控制中。其核心思想是通过优化未来一段时间内的系统行为，计算最优控制输入。广义预测控制（GPC）作为MPC的一种，特别适用于处理带有时间延迟和不确定性的系统。

在MATLAB中，S函数（System-function）是Simulink中用于自定义模块的强大工具。编写GPC的S函数可以实现对复杂系统的仿真和控制。以下是其关键思路：

系统建模：S函数需要包含被控对象的离散状态空间模型或传递函数，这是预测的基础。 优化目标：定义代价函数，通常包括输出跟踪误差和控制输入的加权和，需在S函数中实现最小化。 实时预测：在每个控制周期，S函数需计算未来多步的系统输出预测，并求解最优控制序列。 滚动时域：仅应用控制序列的第一个值，并在下一周期重新优化，实现闭环控制。

通过S函数实现GPC，可以灵活调整预测时域和控制时域，适应不同动态特性的系统。这种方法在工业自动化中尤其有用，能够处理多变量、非线性或约束条件下的控制问题。