广义预测控制（GPC）仿真

资 源 简 介

广义预测控制（GPC）仿真

详 情 说 明

广义预测控制（Generalized Predictive Control, GPC）是一种基于模型预测控制（MPC）框架的先进控制算法。它通过建立被控对象的预测模型，在每一个控制周期内优化未来一段时间的控制输入序列，以实现良好的动态性能和鲁棒性。

在GPC仿真中，首先需要确定被控对象的数学模型，通常采用CARIMA（受控自回归积分滑动平均）模型来描述系统动态行为。然后设计预测控制器，通过最小化包含输出跟踪误差和控制量变化的性能指标函数，来计算最优控制律。GPC的一个显著特点是能够显式处理系统的时延、非最小相位特性以及约束条件。

仿真阶段需关注参数选择对控制效果的影响，如预测时域长度、控制时域长度以及权重系数等。通过调整这些参数，可以观察到系统响应速度、超调量等动态特性的变化规律。此外，GPC仿真常与经典PID控制进行对比分析，以验证其在复杂系统中的优越性。

实现GPC仿真时还需注意数值稳定性问题，特别是在求解Diophantine方程或优化问题时，需采用鲁棒的计算方法避免病态矩阵。仿真结果通常包括系统输出跟踪曲线、控制量变化曲线以及抗干扰能力测试等，这些可视化数据能直观反映控制器的综合性能。