单输入单输出模型预测控制算法实现

资 源 简 介

单输入单输出模型预测控制算法实现

详 情 说 明

单输入单输出（SISO）模型预测控制（MPC）是一种先进的控制策略，用于处理具有动态特性的系统。MPC的核心思想是利用系统的数学模型预测未来的输出行为，并基于优化方法计算最优控制输入，以实现预期的控制目标。

在MPC的一般实现中，控制器通常采用离散时间模型描述系统动态，并通过最小化目标函数（如输出误差和控制输入变化）来优化控制序列。目标函数的形式通常包括跟踪误差和控制量变化的加权组合，以确保系统响应既快速又平滑。MPC的一个重要特点是其滚动时域优化，即在每个时间步仅执行当前最优控制输入，并在下一个时间步重新计算。

对于具有逆响应特性的系统（即系统初始响应方向与最终稳态方向相反），MPC能够通过合理的预测时域和优化约束来处理这类问题。例如，通过调整预测步长，使得优化算法能够提前“预见”逆响应的影响，从而优化控制策略以避免超调或不稳定行为。

此外，线性规划（LP）在MPC中的应用主要用于约束优化问题。当控制目标或系统约束呈现线性特性时，可以将MPC转化为线性规划问题求解。例如，在存在输入幅度限制或输出约束的情况下，LP能够高效地计算满足所有约束的最优控制输入。

总之，SISO MPC算法的实现需要结合系统建模、优化求解和滚动时域策略，适用于多种动态系统，包括具有逆响应特性的对象。通过合理配置优化目标和约束条件，MPC能够有效提升控制性能，满足工业过程控制的需求。