MATLAB实现广义预测控制(GPC)算法仿真平台

资 源 简 介

本项目提供完整的广义预测控制(GPC)算法MATLAB实现，涵盖控制器设计、系统建模、预测计算与闭环仿真功能，支持单输入单输出系统分析，适用于控制算法研究与教学演示。

详 情 说 明

基于MATLAB的广义预测控制(GPC)算法实现与仿真平台

项目介绍

本项目提供了一个完整的广义预测控制(Generalized Predictive Control, GPC)算法的MATLAB实现与仿真平台。GPC是一种基于参数模型的多步预测控制算法，通过最小化多步预测输出与期望轨迹的二次型性能指标，计算出最优控制量。该平台适用于单输入单输出(SISO)系统，包含控制器设计、系统建模、预测计算和闭环仿真等核心功能，并提供了典型工业过程的仿真案例，便于算法验证和性能分析。

功能特性

• 完整的GPC算法实现: 基于CARIMA模型，实现多步预测滚动优化
• 先进的参数辨识技术: 采用CARIMA模型参数辨识方法
• 高效数值求解: 应用Diophantine方程递推求解技术
• 灵活的仿真配置: 支持多种参考轨迹（阶跃、斜坡等信号）
• 系统约束处理: 可设置控制量约束和输出约束范围
• 全面的性能分析: 提供ISE、IAE、ITAE等控制性能评价指标
• 工业应用案例: 包含温度控制、液位控制等典型工业过程仿真

使用方法

基本配置

1. 设定被控对象模型: 输入离散传递函数或状态空间模型参数
2. 配置控制参数: 设置预测时域长度(N)、控制时域长度(Nu)、加权系数(λ)
3. 定义参考轨迹: 设定期望输出序列（支持阶跃、斜坡等信号）
4. 设置系统约束: 配置控制量约束和输出约束范围
5. 指定初始条件: 输入系统初始状态和控制历史数据

运行仿真

运行主程序文件启动仿真，系统将自动完成：

• 控制器参数计算与验证
• 闭环控制仿真执行
• 性能指标分析与计算结果输出

结果分析

仿真完成后可获得：

• 最优控制序列
• 系统响应对比曲线
• 控制性能评价指标
• 控制量变化曲线
• 预测误差统计分析

系统要求

• MATLAB版本: R2018a或更高版本
• 必需工具箱: Control System Toolbox, Optimization Toolbox
• 内存建议: 至少4GB RAM
• 磁盘空间: 至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了广义预测控制算法的完整仿真流程，包括系统模型的初始化与参数配置、控制器的在线计算与优化、闭环仿真执行以及性能分析结果的图形化展示。该文件整合了预测模型构建、Diophantine方程求解、多步预测输出计算、控制量优化求解等核心算法模块，能够完成从参数输入到结果输出的全过程处理，并提供直观的仿真曲线和详细的性能指标分析报告。