广义预测控制算法仿真

资 源 简 介

广义预测控制算法仿真

详 情 说 明

广义预测控制（Generalized Predictive Control, GPC）是一种基于模型预测的控制策略，其核心思想是通过在线优化未来一段时间内的控制序列，使系统输出尽可能跟踪期望轨迹。以下为仿真实现的逻辑框架和关键思路：

系统建模与在线辨识 采用最小二乘法对受控系统进行在线参数辨识，动态更新模型参数。通过输入输出数据构建差分方程，实时修正模型以提高预测准确性。

滚动优化与反馈校正 预测时域：基于当前模型预测未来多步输出，结合参考轨迹生成控制量序列。 优化目标：最小化输出误差与控制增量加权和，通过二次规划求解最优控制律。 反馈机制：每次仅执行首步控制量，下一周期重新辨识并优化，抑制模型失配影响。

与PID控制的对比维度 动态响应：GPC通过多步预测提前调节，超调更小；PID依赖即时误差，响应可能滞后。 鲁棒性：GPC的在线辨识适应参数变化，PID需手动整定。 计算复杂度：GPC需实时求解优化问题，计算量高于PID的固定算式。

仿真验证要点 设计阶跃响应、抗扰测试等场景，对比跟踪精度与稳定性。 参数敏感性分析（如预测时域长度对性能的影响）。

该仿真可验证GPC在时变系统中的优势，适合需要高精度控制的场景，但需权衡实时性要求。