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详 情 说 明

广义预测控制自校正控制器是一种基于参数模型的先进控制算法，其核心思想是通过时段优化性能指标与在线参数辨识相结合，有效解决传统自校正控制在变阶次、变时延、变参数系统中的局限性。该算法由Clark等学者提出，其优势主要体现在动态适应性和鲁棒性两方面。

在动态适应性方面，控制器通过递归辨识技术实时更新模型参数，能够自动跟踪系统特性的变化，如时变阶次或时延。对于参数漂移明显的工业过程（如化学反应釜温度控制），这种在线调整机制显著提升了控制精度。

鲁棒性则源于其多步预测优化策略。算法通过滚动时域优化计算未来多个时刻的控制量，既平滑了瞬时扰动的影响，又通过反馈校正环节抑制模型失配。实验数据表明，在存在20%模型误差时，其控制性能仍能保持稳定，这对于无法精确建模的复杂对象（如冶金加热炉）尤为重要。

相较于经典PID自校正，该算法在时变系统中有两大改进：一是引入Diophantine方程解耦目标函数，降低计算复杂度；二是采用柔化设定值技术避免控制量剧烈波动。这些特性使其在造纸机厚度控制、电力系统频率调节等场景中表现出更优的动态响应和抗干扰能力。