广义预测控制

资 源 简 介

广义预测控制

详 情 说 明

广义预测控制（Generalized Predictive Control, GPC）是一种先进的控制策略，尤其适用于复杂动态系统的优化控制。其核心思想是基于多步预测的滚动优化，能够有效克服传统PID控制在时滞和不确定性方面的局限性。

在具体实现中，GPC通常采用CARIMA（Controlled Auto-Regressive Integrated Moving Average）模型来描述被控对象。CARIMA模型结合了自回归积分滑动平均特性，能够更准确地刻画实际工业过程中的噪声和非线性因素。

算法的关键步骤包括： 利用历史输入输出数据在线更新CARIMA模型参数 构建包含控制增量的多步预测方程 通过最小化包含输出误差和控制增量的二次型性能指标 采用滚动时域策略实施当前时刻的最优控制量

相比常规预测控制，广义预测控制的优势在于： 显式处理系统的时滞特性 鲁棒性更强，适用于参数时变系统 可直接处理非最小相位系统 通过引入积分作用消除稳态误差

实际应用中需要注意控制时域和预测时域的合理选择，以及权重矩阵的调节，这些参数直接影响控制性能和计算复杂度。现代GPC算法常结合自适应机制，使控制器能持续跟踪对象动态特性的变化。