MATLAB实现的阶梯式广义预测控制系统建模与仿真平台

资 源 简 介

本MATLAB项目提供阶梯式广义预测控制（GPC）算法的完整仿真框架，支持对带纯滞后及迟滞特性的一阶系统进行建模、参数辨识与控制效果可视化，适用于复杂工业过程控制研究。

详 情 说 明

基于阶梯式广义预测控制的系统建模与控制仿真平台

项目介绍

本项目实现了一个阶梯式广义预测控制（GPC）算法的完整仿真框架，专门针对带纯滞后系统和迟滞特性的一阶环节进行建模与控制。系统集成了单值广义预测控制、带纯滞后的阶梯式GPC算法、系统参数辨识模块以及控制效果可视化分析功能。用户可通过灵活调整预测时域、控制时域、加权参数等关键参数，实现对不同动态特性系统的控制效果仿真与性能评估。

功能特性

• 阶梯式广义预测控制算法：实现带纯滞后的GPC控制策略，有效处理系统延迟特性
• 系统参数在线辨识：采用递推最小二乘法（RLS）实时估计被控对象参数
• 多类型参考信号支持：阶跃信号、正弦信号及自定义轨迹信号
• 扰动仿真能力：支持白噪声扰动和脉冲扰动模拟，增强系统鲁棒性测试
• 可视化分析界面：实时显示系统输出响应、控制输入序列和跟踪误差
• 性能指标评估：提供ISE（积分平方误差）、IAE（积分绝对误差）和控制能量消耗等量化指标

使用方法

1. 系统模型设置：配置被控对象的一阶/二阶系统传递函数系数和纯滞后时间常数
2. 控制参数调整：设置预测时域长度(N)、控制时域长度(Nu)、控制加权系数(λ)
3. 参考信号选择：从阶跃、正弦或自定义轨迹中选择期望信号类型
4. 扰动选项配置：可选添加白噪声或脉冲扰动测试系统抗干扰性能
5. 仿真执行：运行仿真程序，观察控制效果和性能指标
6. 结果分析：通过可视化图表分析系统响应特性，优化控制参数

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 控制系统工具箱
• 信号处理工具箱（用于扰动生成）
• 至少4GB内存（推荐8GB）
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件实现了整个仿真平台的核心功能，包括系统模型初始化、控制参数配置、广义预测控制算法执行、递推最小二乘法参数辨识、参考信号与扰动生成、控制效果仿真计算以及性能指标评估与可视化展示。该文件整合了所有功能模块，为用户提供完整的仿真流程和结果分析界面。