基于广义预测控制（GPC）的MATLAB仿真与控制系统设计项目

资 源 简 介

本项目提供广义预测控制（GPC）算法的完整MATLAB实现，支持线性及非线性被控对象的预测模型构建，通过滚动优化策略实现多步预测控制，适用于仿真与控制系统设计。

详 情 说 明

基于广义预测控制（GPC）的MATLAB仿真与控制系统设计

项目介绍

本项目实现了广义预测控制（Generalized Predictive Control, GPC）算法的完整MATLAB解决方案。GPC是一种先进的多变量预测控制技术，通过建立被控对象的CARIMA模型，结合多步预测、滚动优化和反馈校正机制，实现对系统的精确控制。本系统适用于线性或非线性对象的控制仿真，具备良好的跟踪性能和抗干扰能力。

功能特性

• CARIMA模型建立：支持受控自回归积分滑动平均模型的参数辨识与估计
• 多步预测算法：实现系统未来动态响应的精确预测计算
• 滚动优化策略：基于二次型性能指标进行最优控制量求解
• 闭环反馈校正：实时修正预测误差，增强系统鲁棒性
• 约束处理能力：支持控制量和输出量的上下限约束
• 性能评估功能：提供ISE、IAE等控制性能指标计算
• 稳定性分析：闭环极点分布和稳定裕度评估

使用方法

1. 配置被控对象模型参数（传递函数系数或状态空间矩阵）
2. 设置控制参数：预测时域长度、控制时域长度、加权矩阵
3. 定义参考轨迹（可设置时变期望输出序列）
4. 指定约束条件（控制量上下限、输出量约束范围）
5. 运行仿真程序，获取控制结果和性能分析
6. 查看实时控制曲线和稳定性分析报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Control System Toolbox（控制系统工具箱）
• Optimization Toolbox（优化工具箱，用于约束优化计算）

文件说明

主程序文件整合了GPC控制器的核心功能模块，包括系统模型初始化、Diophantine方程求解、多步预测计算、滚动优化求解以及闭环仿真循环。该文件实现了从参数配置到结果输出的完整控制流程，能够生成最优控制序列、预测系统输出响应，并进行实时跟踪性能评估和稳定性分析。