基于MATLAB的多变量约束动态矩阵控制（DMC）算法实现

资 源 简 介

本项目实现了一个多变量约束DMC控制器，适用于MIMO系统的预测与优化控制。核心功能包括基于阶跃响应的状态预测和带约束的滚动优化，支持输入输出约束处理，提供完整的MATLAB算法框架与应用示例。

详 情 说 明

基于MATLAB的多变量约束动态矩阵控制（DMC）算法设计与实现

项目介绍

本项目实现了一个能够处理多输入多输出（MIMO）系统的约束动态矩阵控制（DMC）算法。该控制器基于对象的阶跃响应模型，通过预测系统未来状态，在滚动时域内求解带约束的二次规划问题，计算出满足约束条件的最优控制律。算法支持对控制变量、输出变量设置硬约束或软约束，具备实时参考轨迹跟踪和仿真验证功能，可有效分析约束条件下的控制性能。

功能特性

• 多变量系统支持：完整支持多输入多输出（MIMO）系统的建模与控制
• 约束处理能力：支持控制量上下限、控制变化率限制、输出量上下限等约束条件
• 滚动优化机制：基于预测时域内的系统行为，实时优化控制序列
• 反馈校正：采用实际测量值对预测输出进行校正，增强鲁棒性
• 性能评估：提供ISE、IAE、控制能量等多种性能指标计算
• 仿真对比：可对比分析有约束与无约束情况下的控制效果

使用方法

1. 配置被控对象：输入多变量系统的阶跃响应系数矩阵
2. 设置DMC参数：定义控制时域、预测时域、采样时间等关键参数
3. 指定约束条件：配置控制变量和输出变量的各类约束限制
4. 设定参考轨迹：输入期望的系统输出设定值序列
5. 初始化系统状态：提供初始测量数据或系统状态
6. 运行控制算法：执行主程序开始控制仿真
7. 分析结果：查看控制曲线、输出响应、约束违反报告及性能指标

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Optimization Toolbox（用于二次规划求解）
• Control System Toolbox（可选，用于系统分析）

文件说明

主程序文件整合了多变量约束DMC算法的完整实现流程，包含模型预测初始化、动态矩阵构建、约束条件配置、滚动优化求解、反馈校正机制以及结果可视化等核心功能。该文件能够根据用户输入的阶跃响应数据和系统参数，自动完成控制器设计和在线优化，并生成相应的控制性能分析报告和图形化结果展示。