MATLAB动态矩阵控制与PID协同的先进控制系统设计与仿真工具

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了动态矩阵控制与PID控制器的协同策略，通过滚动优化与实时反馈校正动态调整PID参数。包含系统辨识模块，支持用户自定义传递函数或状态空间模型构建多变量控制系统。适用于复杂工业过程的先进控制仿真研究。

详 情 说 明

基于动态矩阵控制与PID算法协同的先进控制系统设计与仿真

项目介绍

本项目实现了一种融合动态矩阵控制与PID算法的先进控制策略，旨在解决复杂工业过程中传统PID控制器在应对非线性、时变及多变量耦合时的局限性。通过DMC的预测优化能力与PID的反馈调节特性进行动态耦合，构建具备自适应性的多变量控制系统。系统支持用户自定义被控对象模型，并可开展多种场景下的控制性能对比仿真与量化评估。

功能特性

• 混合控制架构：实现DMC算法与PID控制器的动态耦合，利用DMC的滚动优化实时调整PID参数，提升系统适应能力。
• 系统辨识模块：支持通过传递函数系数或状态空间矩阵自定义被控对象模型，并完成模型的离散化处理。
• 多场景仿真测试：提供阶跃响应、随机扰动（如白噪声）等多种测试场景，支持设定值时变轨迹的跟踪。
• 控制效果对比分析：可并行运行纯PID控制、纯DMC控制以及混合控制策略，并进行可视化对比。
• 性能定量评估：自动计算并输出超调量、调节时间、ISE（积分平方误差）、IAE（积分绝对误差）等关键性能指标。
• 优化过程可视化：动态展示控制量输出、系统响应以及PID参数在仿真过程中的变化轨迹。

使用方法

1. 配置被控对象模型：在指定区域输入被控对象的传递函数系数或状态空间矩阵（A, B, C, D）。
2. 设置控制器参数：为DMC控制器配置预测步长、控制步长、优化权重等参数；为PID控制器设定初始比例、积分、微分增益。
3. 定义仿真场景：设定目标设定值序列（可设置为常数或时变信号），并选择扰动类型（如无扰动、阶跃扰动、随机噪声）及相应参数。
4. 运行仿真：执行主程序，系统将自动进行滚动优化、反馈校正并完成混合控制计算。
5. 分析结果：查看生成的系统响应曲线、控制量变化图及各控制器性能指标对比报告，评估不同策略的控制效果。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 必要工具箱：Control System Toolbox, Signal Processing Toolbox（用于扰动生成）

文件说明

主程序文件集中实现了项目的核心仿真流程。它负责初始化系统参数与控制器配置，集成系统辨识、离散化模型构建、动态矩阵控制的预测与滚动优化、PID参数的自适应整定算法以及混合控制策略的执行。同时，该文件调度了仿真场景的生成、多控制器性能的并行测试与对比，并最终完成响应数据计算、性能指标评估及所有结果的可视化输出。