基于辨识的ARMAX模型，进行GPC广义预测控制研究

资 源 简 介

基于辨识的ARMAX模型，进行GPC广义预测控制研究

详 情 说 明

广义预测控制（GPC）作为基于模型的控制策略，其核心在于利用系统动态模型进行多步预测优化。当结合ARMAX（自回归滑动平均外生变量）模型时，能够有效处理同时包含随机噪声和可测干扰的系统。

ARMAX模型的辨识是首要环节。通过输入输出数据，采用递推最小二乘法或极大似然估计等算法，可确定模型的结构参数。这类模型能同时表征系统的惯性特性（自回归部分）、随机扰动（滑动平均部分）以及外部激励的影响（外生变量项），为预测提供更全面的动态描述。

GPC算法在此基础上展开三阶段操作： 预测阶段 - 利用ARMAX模型递推未来多步输出，考虑控制增量约束； 优化阶段 - 通过二次型性能指标最小化，计算最优控制序列，此时需处理模型不确定性的鲁棒性问题； 滚动实施 - 仅执行当前时刻控制量，下一周期重新辨识并优化，形成闭环自适应机制。

该方法的优势在于：对模型精度要求相对较低，能自然处理时滞系统，且外生变量项的引入增强了抗干扰能力。典型应用场景包括具有可变负载的电机控制、化工过程等慢时变系统。