基于MATLAB Simulink的对象预测控制系统开发与仿真

资 源 简 介

本项目利用MATLAB Simulink平台设计并实现了一个对象预测控制系统。系统通过历史数据和实时输入，采用预测算法对控制对象未来状态进行预估，并动态优化控制策略，实现高精度控制目标。

详 情 说 明

基于MATLAB Simulink的对象预测控制系统设计与仿真

项目介绍

本项目依托MATLAB Simulink平台，开发了一个面向动态系统的对象预测控制系统。核心目标是通过集成预测模型控制（MPC）算法与系统辨识技术，构建一个能够依据历史数据与实时输入，前瞻性地预测控制对象未来状态，并据此动态优化控制策略的仿真环境。该系统有效提升了控制的精确性与系统整体性能，适用于多种工业控制场景的算法验证与性能分析。

功能特性

• 预测控制核心: 采用先进的预测模型控制（MPC）算法，实现对系统未来状态的滚动优化与反馈校正。
• 模型辨识能力: 集成系统辨识技术，可根据输入输出数据建立或校正被控对象的数学模型。
• 实时仿真优化: 支持在Simulink环境中进行动态系统的实时仿真与控制参数优化。
• 全面结果输出: 系统可输出优化后的控制信号序列、系统动态响应曲线以及关键性能指标报告。

使用方法

1. 环境准备: 确保MATLAB及Simulink已正确安装，并满足下文所述的系统要求。
2. 模型配置: 在Simulink中打开项目主模型文件，根据实际被控对象设置系统模型参数与初始状态。
3. 数据输入: 配置实时数据输入接口，可连接传感器数据源或设定模拟信号源（如阶跃信号、正弦信号）。
4. 运行仿真: 运行主程序脚本或直接启动Simulink仿真，系统将自动执行预测控制流程。
5. 结果分析: 仿真结束后，查看自动生成的系统响应曲线和控制信号，并分析性能报告中的各项指标。

系统要求

• 软件平台: MATLAB R2018a 或更高版本，Simulink 基础模块库。
• 必要工具箱: 需要安装 Model Predictive Control Toolbox 和 System Identification Toolbox。
• 硬件建议: 无特殊要求，但处理复杂模型或大规模数据时推荐使用较高配置的计算机。

文件说明

项目中的主程序文件负责核心流程的调度与执行。其主要功能包括：初始化仿真环境与系统参数，调用系统辨识模块以构建或更新预测模型，配置并运行模型预测控制器，执行Simulink仿真，最后进行数据采集、处理以及生成系统的动态响应图和性能评估报告。