MATLAB实现的动态矩阵控制（DMC）多领域预测控制系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，实现了动态矩阵控制（DMC）算法，适用于化工、电力和温度控制等领域。通过预测模型预估系统行为，优化控制序列，实现闭环高性能控制。

详 情 说 明

基于动态矩阵控制（DMC）的多领域预测控制系统

项目介绍

本项目实现了一种先进的过程控制算法——动态矩阵控制（DMC）。DMC是一种基于阶跃响应模型的预测控制技术，通过对系统未来行为的预测和滚动优化，计算最优控制策略。本系统适用于化工过程、电力系统、温度控制等多个工业领域，能够有效处理具有大惯性、纯滞后特性的复杂动态系统。

核心算法包含预测模型构建、滚动优化计算和反馈校正三大模块，实现了从模型导入、参数配置到实时控制的全流程功能，并提供了直观的可视化界面用于监控和分析控制性能。

功能特性

• 多领域适用：基于通用的阶跃响应模型，可适配各种动态系统
• 预测控制核心：实现完整的DMC算法，包括预测模型、滚动优化和反馈校正
• 参数可配置：支持控制时域M、预测时域P、权重矩阵等关键参数灵活调节
• 实时仿真：提供系统动态响应的实时模拟和监控
• 性能分析：自动计算ISE（平方误差积分）、IAE（绝对误差积分）等控制性能指标
• 可视化界面：图形化展示设定值轨迹、预测输出、控制量变化等关键信息

使用方法

1. 准备系统模型：获取系统的阶跃响应数据，以向量形式输入
2. 设置控制参数：

- 指定控制时域M（控制动作优化步数） - 设定预测时域P（系统输出预测步数） - 配置权重矩阵（平衡控制量与输出误差）

1. 定义控制目标：输入期望的设定值轨迹
2. 运行控制系统：启动DMC算法，系统将自动进行滚动优化计算
3. 监控与调整：通过可视化图表观察控制效果，必要时调整参数重新优化

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 控制系统工具箱（用于模型处理和仿真）
• 至少4GB内存（复杂系统建议8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了DMC预测控制系统的完整功能流程，包括系统模型的初始化与验证、核心控制算法的执行、实时仿真循环的调度管理，以及控制结果的综合可视化展示。具体实现了从参数配置、预测矩阵构建、最优控制量求解到性能指标计算的系列操作，同时负责图形用户界面的生成与动态更新，确保用户能够直观地监控整个控制过程并分析系统表现。