MATLAB实现的CARIMA模型广义预测控制系统

资 源 简 介

本项目提供了一个完整的广义预测控制（GPC）工具箱，专为CARIMA模型设计。用户可配置模型参数和约束条件，系统在线求解最优控制序列，支持动态仿真与性能分析。适用于控制理论教学与算法验证。

详 情 说 明

基于CARIMA模型的广义预测控制系统设计与仿真

项目介绍

本项目实现了一个完整的广义预测控制（GPC）算法，专门针对受控自回归积分滑动平均（CARIMA）模型设计。系统能够根据给定的CARIMA模型参数和约束条件，在线计算最优控制序列，并提供全面的仿真分析功能。

功能特性

• CARIMA模型参数辨识与验证：采用递推最小二乘法（RLS）进行模型参数估计
• 多步预测输出计算：基于Diophantine方程求解实现精确的多步预测
• 滚动优化控制律求解：支持带约束的二次规划优化算法
• 实时控制效果仿真与分析：提供完整的控制过程仿真
• 系统稳定性与鲁棒性测试：包含闭环系统极点和频域特性分析

使用方法

1. 配置系统参数：设置CARIMA模型的A(z⁻¹)、B(z⁻¹)多项式系数矩阵
2. 设定控制参数：定义预测时域N、控制时域Nu、加权系数λ
3. 指定约束条件：输入控制量上下限和输出量约束范围
4. 设置参考轨迹：定义期望输出序列或设定值
5. 初始化状态：提供系统初始输出和输入数据序列
6. 运行仿真：系统将自动计算最优控制序列并生成分析结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Optimization Toolbox（用于约束二次规划求解）
• Control System Toolbox（用于稳定性分析）

文件说明

主程序文件实现了完整的广义预测控制流程，包括系统初始化、模型参数辨识、多步预测计算、优化控制律求解、实时仿真执行以及性能分析功能。该文件整合了CARIMA模型处理、预测控制器设计和系统仿真验证等核心模块，能够输出最优控制序列、预测结果、性能指标和多种分析图表。