MATLAB化工MIMO模型预测控制平台 - MIMO-MPC for Chemical Processes

资 源 简 介

该MATLAB项目专为化工过程设计，提供多输入多输出系统的动态建模、状态空间预测控制器设计、滚动优化与反馈校正功能，支持输入/输出/状态约束处理，并集成系统辨识和模型验证模块，适用于复杂工业过程控制。

详 情 说 明

化工多输入多输出系统模型预测控制平台 (MIMO-MPC for Chemical Processes)

项目介绍

本项目是一个面向化工过程的集成化模型预测控制（MPC）平台，专注于处理多输入多输出（MIMO）系统的建模与控制问题。平台集成了从动态系统辨识、状态空间模型构建到滚动时域优化控制的全套流程，旨在为复杂化工过程提供先进、鲁棒且实用的预测控制解决方案。其核心优势在于能够显式处理系统的多项约束，并通过反馈校正机制保证控制的实时性与准确性。

功能特性

• 动态模型辨识：基于过程变量历史数据，自动辨识多变量系统的状态空间模型。
• 模型预测控制：基于状态空间模型，实现预测控制律的在线计算。
• 滚动时域优化：在每个采样周期求解有限时域内的优化问题，以确定最优控制序列。
• 约束处理：支持对系统输入（操作变量）、输出（被控变量）及状态的幅值与速率约束。
• 反馈校正：结合实时测量数据，对预测模型进行校正，增强控制的鲁棒性。
• 性能监控与评估：提供预测轨迹与实际输出的对比可视化，并计算ISE、IAE等控制性能指标。
• 稳定性分析：提供对闭环控制系统稳定性的初步分析报告。

使用方法

1. 数据准备：准备包含温度、压力、流量等过程变量的历史时间序列数据，用于系统辨识。
2. 参数配置：在平台界面或配置文件中设定系统结构（输入/输出变量数量、采样周期）、控制约束（上下限、变化率）以及优化目标（预测时域、控制时域、权重矩阵）。
3. 系统辨识与验证：运行辨识模块，获取状态空间模型，并利用验证数据评估模型精度。
4. 控制器设计与部署：配置MPC控制器参数，启动控制循环。平台将自动进行在线优化并输出控制信号。
5. 监控与分析：通过图形界面实时监控系统运行状态、控制效果，并查看性能指标与分析报告。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：需要安装 MATLAB (推荐 R2018b 或更高版本)
• 必要工具箱：需要安装 Optimization Toolbox（用于QP求解）和 Control System Toolbox（用于模型处理与控制设计）。
• 硬件建议：为保证优化问题的快速求解，建议使用性能较好的CPU和充足的内存。

文件说明

主程序文件整合了平台的核心工作流程。其主要功能包括：初始化系统参数与配置、加载过程数据并执行系统辨识以建立状态空间模型、根据用户设定的约束条件和优化目标配置模型预测控制器、启动包含滚动优化与反馈校正的实时控制循环，最后对控制过程进行可视化展示并提供性能分析报告。