MATLAB Simulink预测函数控制器（PFC）S函数集成模块发布

资 源 简 介

本项目开发了一套基于预测控制算法的Simulink S函数模块，实现多步预测与滚动优化策略，支持参数在线调整与实时控制仿真，可直接嵌入MATLAB/Simulink环境中提升控制系统设计效率。

详 情 说 明

Simulink预测函数控制器（PFC）S函数集成系统

项目介绍

本项目开发了一个基于预测函数控制（PFC）算法的S函数模块，可直接嵌入Simulink环境进行实时控制系统仿真。系统采用预测控制核心原理，通过预测模型对未来系统行为进行多步预测，在线优化控制序列并实施滚动优化策略。该模块支持参数在线调整、约束处理以及实时性能监控，适用于工业过程控制、机器人运动控制等应用场景的研究与测试。

功能特性

• 预测控制算法：采用预测函数控制（PFC）算法，实现多步预测和滚动优化
• Simulink集成：通过S函数编程接口实现与Simulink环境的无缝集成
• 参数可调：支持预测模型参数、控制参数等在线调整功能
• 约束处理：内置控制量约束、输出约束等不等式约束处理机制
• 实时监控：提供控制性能指标和优化状态实时监控输出

使用方法

1. 在Simulink库浏览器中找到PFC S函数模块
2. 将模块拖拽到仿真模型中
3. 配置模块参数：

- 设定值输入（双精度标量/向量） - 过程测量值输入（双精度标量/向量） - 预测模型参数（传递函数系数或状态空间矩阵） - 控制参数（预测时域、控制时域、权重矩阵） - 约束条件（控制量约束、输出约束边界值）

1. 连接输入输出信号，运行仿真

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Simulink基础模块库
• 控制系统工具箱（推荐）
• 优化工具箱（用于约束优化求解）

文件说明

main.m文件实现了系统的核心配置与演示功能，包括预测控制算法的参数初始化、S函数模块的调用接口设置、仿真环境配置以及典型控制场景的测试案例。该文件通过整合各功能模块，展示了预测控制器在标准被控对象上的完整应用流程，为用户提供可直接运行的基础范例和参数调整参考。