MATLAB广义预测控制仿真平台：动态系统建模与控制实现

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现广义预测控制（GPC）框架，支持多变量系统的CARIMA模型构建、递推最小二乘参数辨识、多步预测与最优控制求解。适用于动态系统的实时仿真与控制策略验证，提升控制算法开发效率。

详 情 说 明

基于广义预测控制的动态系统建模与控制仿真平台

项目介绍

本项目实现了一个完整的广义预测控制算法框架，适用于多变量动态系统的建模、预测与控制。通过输入输出数据建立CARIMA模型，利用递推最小二乘法在线辨识模型参数，进行多步预测并求解最优控制量。平台支持约束处理、噪声抑制以及实时控制仿真，并提供可视化分析界面用于展示系统响应和预测效果。

功能特性

• 系统建模: 基于CARIMA模型结构，实现多变量动态系统的数学描述
• 参数辨识: 采用递推最小二乘法进行模型参数的在线辨识与更新
• 多步预测: 实现基于模型的多步前向输出预测，提供预测置信区间
• 滚动优化: 结合预测时域与控制时域，在线求解最优控制序列
• 约束处理: 支持控制量与输出量的上下限约束
• 噪声抑制: 内置噪声处理机制，增强系统鲁棒性
• 仿真分析: 提供完整的控制仿真环境，支持性能评估与可视化

使用方法

1. 准备输入数据: 提供系统历史输入输出数据矩阵（时间序列格式）
2. 设置控制参数: 配置预测时域、控制时域、权重矩阵及约束条件
3. 定义参考轨迹: 输入实时设定值序列或参考轨迹
4. 运行仿真: 执行控制算法，可添加噪声参数进行测试
5. 分析结果: 查看模型参数、预测输出、控制序列及性能指标

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 控制系统工具箱
• 优化工具箱（用于约束优化求解）

文件说明

主程序文件整合了广义预测控制的核心算法流程，具体实现了系统建模、参数在线辨识、多步预测计算、带约束的优化问题求解以及仿真结果可视化等关键功能。该文件作为平台的主要入口，协调各算法模块协同工作，完成从数据输入到控制输出的完整处理链条，并生成包含模型参数、预测序列、控制指令及性能分析在内的综合输出结果。