基于有限脉冲响应模型的模糊自适应预测函数控制系统设计与分析 - MATLAB项目

资 源 简 介

本项目实现基于FIR模型的预测函数控制（PFC）及其模糊自适应扩展（FAPFC），支持单基函数（阶跃）和双基函数（阶跃+斜坡）的控制律解析计算，提供闭环系统稳态特性分析功能，适用于MATLAB环境的高级控制系统设计与仿真。

详 情 说 明

基于FIR模型的模糊自适应预测函数控制系统

项目介绍

本项目实现了一种基于有限脉冲响应(FIR)模型的模糊自适应预测函数控制系统。系统结合预测函数控制(PFC)算法与T-S模糊建模技术，能够有效处理线性和非线性系统的控制问题。通过自适应控制技术实现在线参数调整，提升系统在复杂环境下的控制性能。

功能特性

• FIR模型辨识：基于系统输入输出历史数据建立有限脉冲响应模型
• 预测函数控制：支持单基函数（阶跃函数）和双基函数（阶跃+斜坡函数）的控制律解析计算
• 模糊自适应控制：集成T-S模糊建模技术，处理非线性系统控制问题
• 无余差控制：实现设定值跟踪和输出扰动抑制的无余差控制
• 稳态特性分析：提供闭环系统稳态特性分析功能
• 抗干扰性能评估：量化分析系统的抗干扰能力

使用方法

1. 准备输入数据：包括系统历史数据、设定值序列、扰动信号等
2. 配置控制器参数：设置预测时域、控制时域等参数
3. 运行主程序：执行主程序启动控制系统
4. 分析结果：查看控制输出、系统响应、稳态误差等结果

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 控制系统工具箱
• 模糊逻辑工具箱

文件说明

main.m文件是本项目的核心入口文件，实现了以下关键功能：系统初始化与参数配置、FIR模型辨识与验证、预测函数控制算法执行、模糊自适应参数在线调整、闭环系统仿真与分析、性能指标计算与结果可视化。该文件通过协调各功能模块，完成从数据输入到结果输出的完整控制流程。