基于DMC的预测控制系统MATLAB仿真实现

资 源 简 介

本项目在MATLAB中实现了动态矩阵控制(DMC)算法，通过阶跃响应数据构建动态矩阵，结合滚动优化与反馈校正，完成多变量系统的预测控制设计，支持单输入单输出系统仿真与性能分析。

详 情 说 明

基于动态矩阵控制（DMC）的预测控制系统设计与仿真

项目介绍

本项目实现动态矩阵控制（DMC）算法，用于多变量系统的预测控制。系统通过采集对象的阶跃响应数据建立动态矩阵，结合滚动优化和反馈校正策略，计算最优控制量，实现对被控对象的精确跟踪与扰动抑制。支持单输入单输出（SISO）及多输入多输出（MIMO）系统，可进行闭环仿真并分析控制性能。

功能特性

• 动态矩阵建模：基于被控对象的阶跃响应数据构建动态矩阵模型
• 滚动优化算法：采用预测步长和控制步长参数，在每个采样周期求解最优控制序列
• 反馈校正机制：实时校正预测输出，增强系统鲁棒性和抗干扰能力
• 多变量系统支持：可处理SISO和MIMO系统的控制问题
• 性能分析：提供ISE、IAE、超调量等多种控制性能指标评估
• 抗干扰仿真：支持外部扰动输入，分析系统的扰动抑制性能

使用方法

1. 准备输入数据：

- 提供被控对象的阶跃响应数据（向量或矩阵形式） - 设定系统期望的设定值序列 - 配置控制参数：预测步长(P)、控制步长(M)、采样时间(Ts)、权重矩阵(Q,R)

1. 运行仿真：

- 执行主程序启动控制仿真 - 可选择添加外部扰动数据测试系统抗干扰性能

1. 结果分析：

- 查看控制量序列和系统输出响应曲线 - 分析性能指标评估控制效果 - 观察优化过程中的控制增量变化

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 控制系统工具箱（用于系统分析和仿真）
• 优化工具箱（用于滚动优化计算）

文件说明

主程序文件实现了DMC控制器的核心功能，包括动态矩阵的构建、预测模型的计算、滚动优化的求解、反馈校正的执行以及闭环仿真过程。该文件整合了系统的完整控制流程，能够处理不同维度的被控对象，生成控制量输出并计算相关性能指标，同时提供仿真结果的可视化展示。