MATLAB广义预测控制(GPC)算法仿真与性能分析系统

资 源 简 介

本项目提供完整的GPC算法仿真框架，涵盖系统建模、预测控制器设计、闭环仿真和性能评估模块。用户可自定义被控对象、参考轨迹及控制器参数，支持控制策略的快速验证与分析。

详 情 说 明

基于MATLAB的广义预测控制（GPC）算法仿真与性能分析系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的广义预测控制（GPC）算法仿真与性能分析系统。GPC是一种先进的多变量预测控制技术，能够有效处理带约束、大时滞和不确定性系统。本系统提供了从系统建模、控制器设计到闭环仿真和性能评估的一体化解决方案，支持用户灵活配置控制参数并进行深入的性能分析。

功能特性

• 完整的GPC算法实现：基于CARIMA模型，包含Diophantine方程求解和递推预测等核心算法
• 灵活的系统建模：支持传递函数和状态空间两种模型输入方式
• 可定制的控制参数：用户可调整预测时域、控制时域、权重系数等关键参数
• 多种测试信号支持：提供阶跃、斜坡及自定义参考轨迹，支持添加各类扰动
• 全面的性能评估：计算IAE、ISE、ITAE等误差指标，生成详细的性能分析报告
• 鲁棒性分析功能：研究模型参数失配情况下的控制性能变化
• 参数敏感性分析：可视化展示控制器参数对系统性能的影响规律

使用方法

1. 配置被控对象模型：在相应模块中输入系统的传递函数或状态空间模型参数
2. 设置参考轨迹：选择预设信号类型或导入自定义参考序列
3. 调整控制器参数：根据控制需求设定预测步长N、控制步长Nu和权重系数λ
4. 配置仿真环境：设定采样时间、仿真时长及是否需要添加扰动
5. 运行仿真分析：执行仿真并查看输出响应、控制量变化及性能指标结果
6. 进行深入分析：利用鲁棒性测试和敏感性分析功能评估控制系统性能

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 控制系统工具箱（Control System Toolbox）
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox，用于扰动生成）
• 至少4GB内存（处理复杂模型时推荐8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了系统的所有核心功能，包括模型建立与转换、广义预测控制器的参数计算与实时求解、闭环控制仿真执行、系统动态响应与性能指标的可视化展示，以及在不同模型失配条件下的鲁棒性测试分析。该文件作为整个仿真系统的总控入口，协调各模块按序工作并输出最终分析结果。