模糊广义预测控制及其应用，对传统广义预测控制的改进

资 源 简 介

模糊广义预测控制及其应用，对传统广义预测控制的改进

详 情 说 明

模糊广义预测控制（Fuzzy Generalized Predictive Control, FGPC）是传统广义预测控制（GPC）与模糊逻辑相结合的智能控制方法，主要用于处理复杂非线性系统的控制问题。传统GPC基于精确数学模型，而FGPC通过模糊规则库弥补模型不确定性，增强系统的自适应能力。

改进主要体现在三个方面： 模型适应性：传统GPC依赖线性参数模型，而FGPC利用模糊推理处理非线性、时变特性，降低建模难度。 鲁棒性增强：通过模糊规则动态调整预测时域和控制权重，应对干扰和参数摄动。 实现简化：模糊化输入输出变量可减少在线优化计算量，更适合实时控制场景。

典型应用包括化工过程控制、机器人轨迹跟踪等强非线性领域。FGPC的融合设计既保留了GPC的多步预测优化特性，又通过模糊系统提升了复杂环境下的控制性能。