基于MATLAB的广义预测控制（GPC）仿真项目：三阶加纯延迟系统建模与实现

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了广义预测控制（GPC）算法，针对三阶加纯延迟系统进行动态预测与优化控制。支持参数调节、性能评估及控制过程可视化，适用于控制系统的仿真分析与算法验证。

详 情 说 明

基于三阶加纯延迟系统的广义预测控制（GPC）仿真与实现

项目介绍

本项目实现了广义预测控制（GPC）算法，针对三阶加纯延迟系统模型进行仿真分析。通过构建预测模型、滚动优化求解控制律，实现系统闭环控制仿真。项目支持参数灵活配置、控制性能评估与可视化展示，为工业过程控制算法的研究与验证提供完整解决方案。

功能特性

• 系统建模：支持三阶加纯延迟系统的传递函数构建与参数辨识
• 预测控制：基于广义预测控制算法，实现多步预测与滚动优化
• 参数可调：支持控制器参数（预测时域、控制时域、加权系数）灵活配置
• 信号模拟：可设置多种参考信号（阶跃、正弦等）及外部扰动
• 性能评估：提供ISE、IAE等性能指标计算与稳定性分析
• 可视化展示：实时显示系统输出响应、控制输入曲线及误差分析图表

使用方法

1. 参数设置：配置被控对象的三阶系统参数和延迟时间
2. 控制器参数：设定预测时域长度、控制时域长度及优化权重系数
3. 参考信号：选择或自定义参考轨迹类型及相关参数
4. 运行仿真：执行主程序启动控制算法仿真
5. 结果分析：查看输出响应曲线、控制量变化及性能指标报告

系统要求

• MATLAB R2018b 或更高版本
• 控制系统工具箱（Control System Toolbox）
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox，用于噪声生成）

文件说明

主程序实现了完整的广义预测控制仿真流程，具体包括：系统模型的初始化与参数配置、广义预测控制算法的核心计算模块、参考信号与扰动信号的生成机制、系统闭环仿真的执行过程、性能指标的综合评估分析，以及仿真结果的多维度可视化展示功能。