基于MATLAB的广义预测控制(GPC)复杂工业系统智能控制器设计

资 源 简 介

本项目实现针对含大滞后与积分环节的复杂工业系统的GPC预测控制。通过MATLAB开发的多步预测算法，有效解决传统PID难以处理的非最小相位系统和大滞后对象问题，支持在线辨识与高精度控制。

详 情 说 明

基于广义预测控制（GPC）的复杂工业系统智能预测控制器

项目介绍

本项目实现了一种针对含有大滞后环节与积分环节的复杂工业系统的高精度预测控制器。采用广义预测控制（GPC）算法，通过多步预测和滚动优化策略，有效解决了传统PID控制在非最小相位系统、大滞后对象等复杂工况下的控制难题。系统具备在线模型辨识和自适应优化能力，显著提升了控制系统的鲁棒性和动态性能。

功能特性

• 高精度预测控制：基于CARIMA模型的广义预测控制算法，实现多步超前预测
• 在线模型辨识：实时辨识被控对象的CARIMA模型参数，适应系统动态特性变化
• 大滞后补偿：专门针对含有大滞后环节的工业过程设计，提供有效的滞后补偿策略
• 滚动优化：基于Diophantine方程求解，实现控制量的在线滚动优化计算
• 性能评估：实时计算ISE、ITAE等控制性能指标，提供量化评价标准
• 可视化监控：实时显示控制效果图表，包括设定值跟踪、控制量输出和预测曲线

使用方法

输入参数配置

1. 系统历史数据：提供温度、压力、流量等过程变量的输入输出历史序列
2. 对象特性参数：设置被控对象的滞后时间常数、积分增益等特性参数
3. 控制器参数：配置预测时域、控制时域、柔化系数等设计参数
4. 设定值轨迹：定义实时设定值变化轨迹或阶跃信号

运行流程

启动控制器后，系统将自动执行以下流程：

• 初始化CARIMA模型参数
• 在线采集过程数据并进行模型辨识
• 执行多步预测和滚动优化计算
• 输出最优控制量序列至执行机构
• 实时显示控制效果和性能指标

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 控制系统工具箱
• 优化工具箱
• 足够的内存空间处理大规模工业数据

文件说明

主程序文件实现了整个预测控制系统的核心功能，包括控制器初始化、在线模型参数辨识、Diophantine方程递推求解、多步输出预测计算、控制律滚动优化、性能指标实时评估以及控制结果可视化展示。该文件通过协调各功能模块的时序执行，完成了从数据采集到控制输出的完整闭环控制流程，并提供了人机交互界面用于参数调整和效果监控。