预测控制程序实例

资 源 简 介

预测控制程序实例

详 情 说 明

预测控制是一种基于模型的先进控制方法，在工业过程控制领域广泛应用。Matlab凭借其强大的数值计算能力和工具箱支持，成为实现预测控制的主流平台。

典型的预测控制程序包含几个关键步骤： 建立被控对象模型 首先需要构建描述系统动态特性的数学模型，常见方法包括传递函数模型、状态空间模型或基于输入输出数据的系统辨识。对于线性系统，通常使用阶跃响应或传递函数进行建模；非线性系统则可能需要神经网络等数据驱动方法。

设计预测控制器 在Matlab中可以使用Model Predictive Control Toolbox提供的函数进行控制器设计，需要设置： 预测时域和控制时域长度 输入输出约束条件 优化目标函数（通常包含跟踪误差和控制量变化率）

闭环仿真验证 通过simulink搭建闭环控制系统，将被控对象模型与预测控制器连接。仿真过程中观察： 设定值跟踪性能 抗干扰能力 控制量变化曲线

预测控制的优势在于显式处理多变量耦合和约束条件，特别适合响应速度慢、存在明显滞后的过程控制场景。Matlab的仿真环境能够快速验证算法有效性，并支持参数整定和性能分析。