基于CARIMA模型的MATLAB广义预测控制系统设计与仿真

资 源 简 介

本项目实现广义预测控制（GPC）算法，通过CARIMA模型建立多步预测与滚动优化策略，涵盖模型辨识、控制律求解等核心模块，支持参数在线调整和闭环仿真，适用于先进控制算法的研究与教学。

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

本项目实现了基于CARIMA（受控自回归积分滑动平均）模型的广义预测控制（GPC）算法。系统采用多步预测、滚动优化的先进控制策略，包含完整的模型辨识、预测计算和控制律求解模块。通过在线参数调整和可视化分析，为工业过程控制提供有效的解决方案。

功能特性

• CARIMA模型在线辨识：基于历史数据实时估计系统模型参数
• 多步预测优化：通过Diophantine方程求解实现精确输出预测
• 约束滚动优化：支持控制量和输出量的约束条件处理
• 性能指标评估：提供ISE、IAE等控制性能评价指标
• 实时可视化：动态显示参考轨迹与实际输出的对比曲线

使用方法

1. 准备输入数据：提供N×2的系统历史数据矩阵（控制量与被控量）
2. 设置控制参数：配置预测时域P、控制时域M、加权系数λ等参数
3. 定义参考轨迹：指定1×P的期望输出轨迹序列
4. 设定约束条件：输入控制量和输出量的约束范围
5. 运行控制系统：执行算法获得最优控制序列和输出预测
6. 分析结果：查看性能指标和可视化对比曲线

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 控制系统工具箱（用于优化计算）
• 信号处理工具箱（用于数据预处理）

文件说明

主程序文件实现了广义预测控制系统的核心功能，包括CARIMA模型参数辨识、多步预测计算、带约束优化问题的求解、控制量序列生成以及性能指标计算。该文件通过集成各功能模块，完成从数据输入到控制输出的完整处理流程，并生成实时控制效果分析图表。