MATLAB实现的动态矩阵预测控制(DMPC)线性系统优化仿真程序

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了基于动态矩阵控制(DMPC)算法的线性系统优化控制仿真。支持多步预测、滚动优化控制，可进行系统动态响应仿真与控制器性能分析，提供可调节的预测时域和控制时域参数配置。

详 情 说 明

基于动态矩阵预测控制（DMPC）的线性系统优化控制仿真程序

项目介绍

本项目实现了一个基于动态矩阵控制（DMC）算法的预测控制器仿真平台，专门用于线性系统的优化控制研究。通过多步预测与滚动优化策略，该程序能够有效处理系统动态响应过程中的各种约束条件，实现对设定值的精确跟踪。项目集成了系统建模、控制器设计、仿真分析和可视化功能，为控制算法的验证和参数整定提供完整解决方案。

功能特性

• 核心算法实现：完整实现动态矩阵预测控制算法，包含预测模型构建、滚动优化计算和反馈校正
• 多步预测优化：支持用户自定义预测步长和控制步长，实现前瞻性控制策略
• 参数灵活配置：提供误差权重矩阵和控制权重矩阵的在线调整功能
• 系统仿真能力：支持线性系统的动态响应仿真，可添加白噪声扰动模拟真实环境
• 性能分析工具：内置多种性能评估指标（MSE、IAE等）和稳定性分析功能
• 可视化界面：生成完整的控制效果对比图、响应曲线和分析报告

使用方法

1. 系统模型输入：通过传递函数系数或状态空间矩阵定义被控对象模型
2. 参数设置：配置预测步长P、控制步长M、权重矩阵Q和R等关键参数
3. 设定值定义：输入参考轨迹或设定值序列
4. 仿真执行：运行控制算法，可选择性添加系统扰动
5. 结果分析：查看系统响应曲线、控制变量变化及性能指标报告
6. 参数优化：根据分析结果调整控制器参数，实现性能优化

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 控制系统工具箱（Control System Toolbox）
• 至少4GB内存（复杂系统仿真推荐8GB以上）
• 足够的存储空间用于保存仿真数据与图表

文件说明

主程序模块集成了项目的全部核心功能，包括控制器初始化设置、动态矩阵构造、滚动优化计算流程、系统响应仿真引擎、性能指标评估体系以及结果可视化组件。该模块负责协调各算法模块的执行顺序，处理用户输入的参数配置，驱动整个预测控制仿真过程，并最终输出控制效果分析和稳定性评估报告。