MATLAB自适应广义预测控制系统设计与实现

资 源 简 介

本项目提供基于广义预测控制（GPC）的自适应预测控制MATLAB实现，支持SISO/MIMO系统在线参数调整、性能指标与约束自定义，适用于动态工况下的优化控制设计。用户可灵活配置预测时域，提升控制性能与适应性。

详 情 说 明

基于广义预测控制的自适应预测控制系统设计与实现

项目介绍

本项目设计并实现了一个自适应广义预测控制（Adaptive Generalized Predictive Control, GPC）系统。系统通过在线调整控制参数和预测模型，能够适应不同工况需求，有效应对系统扰动和模型失配问题。该系统支持单输入单输出（SISO）和多输入多输出（MIMO）系统的动态优化控制，为用户提供了自定义性能指标、约束条件及预测时域参数的能力。

功能特性

• 自适应控制：采用递推最小二乘法（RLS）在线实时辨识被控对象模型参数，使控制器能够适应系统动态特性的变化。
• 广义预测控制（GPC）核心算法：基于多步预测和滚动优化策略，实现对未来系统行为的精确控制。
• 约束处理能力：支持对控制输入、系统输出等变量施加硬约束，并通过带约束的二次规划（QP）问题进行优化求解。
• 模块化设计：系统清晰划分为模型辨识、滚动优化、反馈校正三大功能模块，结构明确，易于维护和扩展。
• 性能监测与日志记录：实时计算控制性能指标（如均方误差MSE），并记录模型参数和控制器参数的调整过程。

使用方法

1. 配置输入参数：

- 可选提供被控对象的初始模型参数（如传递函数系数或状态空间矩阵）。若未提供，系统将从头开始在线辨识。 - 设置控制参数，包括预测时域长度、控制时域长度、权重矩阵以及输入/输出的约束条件。 - 定义期望的系统输出参考轨迹。

1. 连接实时数据：

- 将系统的实时测量数据（被控变量时间序列，如温度、压力等）输入至系统。

1. 运行控制系统：

- 启动主程序。系统将自动执行在线参数辨识、滚动优化计算并输出最优控制量。

1. 获取输出结果：

- 系统实时输出最优控制量序列、系统输出的多步预测曲线、性能指标数据以及参数更新日志，供用户监控和分析。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本。需要安装优化工具箱（Optimization Toolbox）以求解二次规划问题。
• 硬件环境：无特殊要求，但处理高维MIMO系统或长预测时域时，建议使用性能较高的计算机以保证实时性。

文件说明

主程序文件集成了整个自适应预测控制系统的核心流程与功能。它主要负责初始化系统参数与控制器配置，并实现闭环控制仿真。其核心能力包括调用递推最小二乘算法执行被控对象的在线模型参数辨识，依据当前模型、系统测量数据及用户设定的参考轨迹与约束条件，在每一控制周期内构建广义预测控制优化问题，并利用二次规划求解器计算出最优控制序列。同时，该文件还承担着实现反馈校正、输出控制量、记录关键性能指标与参数更新历史以及可视化显示系统输出、控制输入和预测结果的多项任务。