MATLAB实现的自适应广义预测控制（GPC）系统设计与仿真工具

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了广义预测控制（GPC）的自适应控制系统，提供可配置的预测模型参数界面，支持多种系统模型，便于用户进行算法定制和仿真分析。适用于控制算法研究与教学应用。

详 情 说 明

基于广义预测控制（GPC）的自适应控制系统设计与仿真

项目介绍

本项目实现了一个基于广义预测控制（GPC）算法的自适应控制系统仿真平台。GPC是一种广泛应用的预测控制策略，能够有效处理带有不确定性、时滞和约束的控制问题。本项目通过模块化设计，提供了从系统建模、参数辨识、控制器设计到闭环仿真与性能分析的全流程解决方案，支持用户灵活配置参数和算法，适用于学术研究及控制算法验证。

功能特性

• 灵活的参数配置：提供直观的接口，用于设定预测模型、控制参数（如预测时域、控制时域、加权矩阵）以及各种约束条件。
• 核心GPC算法实现：完整实现了广义预测控制算法，包括Diophantine方程求解、预测模型构建、滚动优化和反馈校正机制。
• 自适应能力：集成递推最小二乘法（RLS），支持系统参数的在线辨识，使控制器能够适应被控对象特性的变化。
• 多场景支持：可处理单变量系统（SISO）和多变量系统（MIMO）的控制问题，并允许用户自定义目标函数。
• 全面的仿真与分析：自动计算最优控制序列，生成系统响应曲线、性能指标（如ISE、IAE）以及稳定性分析报告，便于评估控制效果。

使用方法

1. 配置系统模型：在指定区域定义被控对象的数学模型，可通过传递函数系数或状态空间矩阵的形式输入。
2. 设定控制参数：根据控制需求，设置预测时域长度（N2）、控制时域长度（Nu）以及控制加权系数（λ）等关键参数。
3. 定义约束与轨迹：输入控制量约束、输出约束等限制条件，并设定期望的系统输出参考轨迹。可选择是否加入外部扰动信号以测试系统鲁棒性。
4. 运行仿真：执行主程序，系统将进行控制律计算、闭环仿真和参数辨识（如果启用）。
5. 查看结果：程序运行完毕后，将自动显示控制量曲线、系统输出响应、误差分析图以及各项性能指标，供用户进行分析。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本。
• 必要工具箱：需要安装 MATLAB Control System Toolbox 和 Optimization Toolbox（用于求解带约束的优化问题）。

文件说明

主程序文件实现了本项目的核心仿真流程。其主要功能包括：初始化系统与控制参数、构建广义预测控制器、执行滚动优化计算、模拟被控对象的闭环响应、在线估计系统参数（当启用自适应功能时），以及最终的数据处理和可视化，生成仿真结果图表与性能分析报告。