MATLAB实现的广义预测控制(GPC)动态系统仿真平台

资 源 简 介

该项目基于MATLAB实现了广义预测控制(GPC)算法，支持多类型被控对象建模（传递函数/状态空间模型），提供参数在线调整、优化及可视化分析功能，适用于控制系统设计与仿真研究。

详 情 说 明

基于广义预测控制（GPC）算法的动态系统控制仿真平台

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的动态系统控制仿真平台，核心是实现广义预测控制（GPC）算法的完整编程实现。该平台集成了被控对象建模、控制器设计、仿真分析和性能评估等功能，为控制系统的研究、设计和验证提供全面的仿真环境。通过本平台，用户能够快速构建GPC控制系统，进行参数整定、鲁棒性测试和性能优化。

功能特性

• 完整GPC算法实现：包含Diophantine方程求解、最优预测输出计算和控制律求解等核心模块
• 多类型被控对象支持：提供传递函数、状态空间模型等多种系统建模接口
• 参数在线调整：支持预测时域、控制时域和权重矩阵等参数的实时调整与优化
• 可视化分析：提供控制效果、系统响应和控制信号的实时曲线显示
• 性能定量评估：包含MSE、IAE、超调量、调节时间等多种控制性能指标计算
• 鲁棒性测试：支持白噪声、脉冲干扰等不同扰动场景下的控制性能测试

使用方法

1. 模型设置：通过传递函数系数或状态空间矩阵定义被控对象模型
2. 参数配置：设置预测时域长度、控制时域长度、权重矩阵等控制参数
3. 信号定义：选择或自定义参考信号（阶跃、正弦等）和扰动信号
4. 约束设定：根据需要设置控制量约束、输出约束和速率约束
5. 仿真运行：执行仿真并观察实时控制效果
6. 结果分析：查看性能指标报告和可视化分析结果，优化控制器参数

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 控制系统工具箱
• 优化工具箱（用于参数优化功能）
• 至少4GB内存（复杂系统仿真推荐8GB以上）

文件说明

主程序文件实现了仿真平台的核心控制逻辑，主要功能包括：初始化被控对象模型与广义预测控制器参数，处理用户输入的各种参考信号与扰动场景，执行包含约束处理与在线优化的预测控制算法主循环，实时绘制系统输出与控制量变化曲线，并在仿真结束后计算并显示多种定量性能指标用于评估控制效果。