MATLAB动态矩阵预测控制系统设计与仿真工具

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现动态矩阵控制（DMC）算法，通过阶跃响应模型构建、滚动优化和反馈校正模块，支持多变量约束系统的高效控制与仿真，提升系统跟踪性能与鲁棒性。

详 情 说 明

基于动态矩阵控制的预测控制系统设计与仿真

项目介绍

本项目实现了预测控制中的动态矩阵控制（DMC）算法，通过建立被控对象的阶跃响应模型，采用滚动优化策略计算最优控制量。系统包含模型预测、优化计算和反馈校正三个核心模块，能够有效处理带约束的多变量控制系统，具有良好的设定值跟踪性能和抗干扰能力。

功能特性

• 阶跃响应建模：基于对象的阶跃响应系数矩阵建立预测模型
• 滚动优化：采用预测时域P和控制时域M进行多步预测优化
• 反馈校正：实时修正模型误差，增强系统鲁棒性
• 约束处理：支持控制量幅值约束[u_min, u_max]和增量约束[Δu_min, Δu_max]
• 性能评估：提供ISE（积分平方误差）和IAE（积分绝对误差）等控制性能指标
• 多变量支持：适用于多输入多输出控制系统

使用方法

1. 参数配置：设置预测时域P、控制时域M、权重矩阵Q和R等控制参数
2. 模型输入：提供被控对象的阶跃响应系数矩阵（维度：P×M）
3. 设定值设定：输入系统设定值序列（向量形式，长度等于仿真时长）
4. 约束设定：定义控制量约束和控制增量约束范围
5. 初始状态：设置初始输出值y0和初始控制量u0
6. 运行仿真：执行主程序进行控制计算和性能分析
7. 结果分析：查看最优控制量序列、输出响应曲线和性能指标

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Optimization Toolbox（用于求解二次规划问题）
• 适用于Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件实现了系统的完整仿真流程，包括控制参数初始化、阶跃响应模型建立、滚动优化计算、反馈校正机制执行、系统约束处理、控制性能指标计算以及结果可视化输出等核心功能。该文件整合了动态矩阵控制算法的全部关键模块，通过调用优化求解器完成每个采样时刻的最优控制量计算，并生成系统的时域响应曲线和性能分析数据。