MATLAB快速计算框架下的广义预测控制算法优化与实时仿真平台

资 源 简 介

本项目在MATLAB环境下开发了集成四种新型快速算法的广义预测控制系统，通过滑动窗口技术、增量矩阵更新等方法有效降低了计算复杂度，提升了实时性能，适用于高实时性要求的控制场景。

详 情 说 明

基于快速计算框架的广义预测控制算法优化与实时仿真平台

项目介绍

本项目针对传统广义预测控制（GPC）算法计算复杂度高、实时性差的问题，开发了一个集成四种新型快速算法的GPC控制系统。系统通过消除传统GPC对精确对象模型的依赖，采用滑动窗口技术、增量矩阵更新、基于梯度下降的优化求解以及自适应步长策略，显著降低了计算量。支持对滞后系统、非最小相位系统和开环不稳定系统的实时控制，并提供了算法性能对比分析模块，可评估不同场景下各算法的控制精度和计算效率。

功能特性

• 四种快速GPC算法：集成滑动窗口递归最小二乘法、增量矩阵伪逆更新技术、基于梯度下降的预测优化求解、自适应步长控制策略
• 广泛系统适应性：支持滞后系统、非最小相位系统和开环不稳定系统的实时控制
• 实时性能分析：提供算法计算耗时对比和实时控制性能指标（ISE、IAE等）
• 可视化分析：实时生成控制效果图表，包括响应曲线和误差分布
• 灵活配置：支持预测时域、控制时域、权重矩阵和扰动抑制系数等参数自定义

使用方法

输入参数说明

1. 系统数据：输入系统实时或历史输入输出数据向量
2. 时域参数：设置预测时域和控制时域参数
3. 权重配置：配置控制量权重和输出误差权重矩阵
4. 扰动抑制：设置扰动抑制系数
5. 算法选择：通过算法选择标志（1-4）选择对应快速算法

输出结果

• 未来时域内的最优控制量序列
• 系统输出预测曲线
• 实时控制性能指标（ISE、IAE等）
• 算法计算耗时对比分析
• 控制效果可视化图表（响应曲线、误差分布等）

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 控制系统工具箱
• 优化工具箱
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

main.m文件实现了平台的核心调度与仿真功能，具体包括：系统参数初始化与配置管理、四种快速GPC算法的统一调用接口、实时控制循环的自动执行、性能指标计算与数据记录、多种可视化图表的自动生成以及完整的算法对比分析报告输出。该文件作为项目的主入口，协调各模块协同工作，确保实时仿真平台的稳定运行。