用于求解广义预测控制器

资 源 简 介

用于求解广义预测控制器

详 情 说 明

广义预测控制器（GPC）是一种基于模型的预测控制方法，广泛用于工业过程控制。与传统的增量式控制律不同，非增量式控制律直接优化控制量，而不是其变化率，从而简化了控制策略的实现。

核心思路 广义预测控制器的设计依赖于预测模型、滚动优化和反馈校正。对于非增量式控制律，控制器直接计算最优控制序列，使得预测输出尽可能接近期望轨迹。这一过程通常涉及以下步骤：

预测模型建立 采用CARIMA（受控自回归积分滑动平均）模型或其他动态模型描述系统行为，用于预测未来输出。

优化目标函数 设定目标函数，通常是最小化预测误差和控制量变化，而非增量式控制律直接优化控制信号本身，避免额外的差分计算。

在线滚动优化 通过求解带约束的优化问题（如QP或二次规划），在每一步计算出最优控制序列，仅执行第一个控制量，并在下一时刻重新优化。

反馈校正 结合系统实际输出与模型预测的误差，修正下一时刻的预测值，提高鲁棒性。

非增量式控制律简化了计算，尤其适用于控制量直接受限的系统，但需注意模型精度对控制性能的影响。