MATLAB实现基于Diophantine方程的单变量广义预测控制(GPC)自校正控制器

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现Clark等人提出的GPC自校正控制器算法。通过Diophantine方程建立预测模型，结合滚动优化和在线参数估计，实现单变量系统的自适应控制。算法具备自校正能力，适用于时变系统。

详 情 说 明

基于Diophantine方程的单变量广义预测控制(GPC)自校正控制器MATLAB实现

项目介绍

本项目实现了Clark等人提出的广义预测控制自校正控制器算法，专门针对单变量系统设计。系统通过Diophantine方程推导构建预测模型，采用滚动时域优化策略，结合在线参数辨识和自校正机制。控制器能够自动调整参数以适应系统动态变化，实现良好的跟踪性能和鲁棒性。

功能特性

• 参数在线辨识：采用带遗忘因子的递推最小二乘法实时估计系统参数
• 多步预测输出计算：基于Diophantine方程构建预测模型，计算未来多个采样点的系统输出预测
• 最优控制律求解：通过滚动时域优化算法计算最优控制输入序列
• 实时自校正机制：根据系统动态变化自动调整控制器参数
• 性能评估与可视化：提供控制效果的量化评价指标和仿真曲线展示

使用方法

1. 准备输入数据：

- 设定系统期望输出轨迹（设定值序列） - 配置控制参数（预测时域、控制时域、权重系数、遗忘因子等） - 准备系统实际输出反馈测量值

1. 运行控制器：

- 调用主程序启动自校正控制过程 - 系统将自动进行参数辨识和控制器优化

1. 获取输出结果：

- 最优控制量序列 - 参数估计变化过程 - 预测输出轨迹 - 性能指标评估结果 - 设定值、实际输出、控制量的时序曲线

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 控制系统工具箱
• 优化工具箱（可选，用于高级优化算法）

文件说明

主程序文件实现了完整的自校正控制流程，包含系统初始化、参数配置、实时数据采集、递推参数辨识、Diophantine方程求解、多步输出预测、最优控制律计算、性能评估和结果可视化等核心功能。该文件通过集成各算法模块，完成了从数据输入到控制输出的完整闭环控制过程。