广义预测控制源程序(单输入单输出)

资 源 简 介

广义预测控制源程序(单输入单输出)

详 情 说 明

广义预测控制（Generalized Predictive Control, GPC）是一种广泛应用于工业过程控制的先进控制策略。它继承自模型预测控制（MPC）的基本原理，但引入了更灵活的预测和优化框架。

对象模型已知的情况 当系统模型已知时，广义预测控制可以通过系统的数学模型进行预测和优化计算。算法首先利用已知的传递函数或状态空间模型，对未来多步输出进行预测。随后，通过求解一个带约束的优化问题（通常基于二次型性能指标），计算最优控制输入序列。最终，仅实施当前时刻的控制量，并在下一时刻重复该过程。

对象模型未知的情况 对于模型未知的系统，广义预测控制需结合系统辨识技术。通常采用最小二乘法或递归最小二乘法在线估计系统参数，并动态更新预测模型。算法在每一控制周期内，先基于历史输入输出数据更新模型参数，再进行预测和优化计算。这一方式适用于慢时变或存在不确定性的系统，但需注意辨识算法的收敛性和数值稳定性。

广义预测控制的优势在于能够显式处理多步预测、控制约束以及优化目标，适用于化工、机械等领域的复杂控制问题。