广义预测控制的仿真

资 源 简 介

广义预测控制的仿真

详 情 说 明

广义预测控制（Generalized Predictive Control, GPC）是一种基于模型的先进控制策略，其核心在于利用动态模型预测系统的未来输出，并通过优化计算控制输入以实现对期望轨迹的跟踪。

在仿真实现中，广义预测控制通常包含几个关键步骤。首先需要建立被控对象的预测模型，通常采用差分方程或传递函数的形式来描述系统的动态特性。该模型将用于预测系统在未来多个采样时刻的输出值，预测时域的选择直接影响控制性能。

接下来是滚动优化环节，在每一个控制周期内，通过求解一个优化问题来确定最优控制序列。该优化问题的目标函数通常包含输出跟踪误差和控制量变化的惩罚项，确保系统既能快速跟踪参考信号，又能保持控制动作的平滑性。

最后，采用滚动时域策略实施控制。虽然优化计算会得到一段控制序列，但实际只执行当前时刻的第一个控制量，并在下一个采样周期重新进行预测和优化，以此应对模型失配和外界干扰的影响。

广义预测控制的仿真实现能够直观展示其强鲁棒性和良好的跟踪性能，适用于具有时滞、非最小相位特性等复杂工业过程。通过调整预测时域和控制时域长度等参数，可以平衡系统的快速性和稳定性。