广义预测控制标准程序

资 源 简 介

广义预测控制标准程序

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的先进控制策略，广泛应用于工业过程控制。其核心思想是通过优化未来一段时间内的系统输出与期望轨迹的偏差，计算出当前时刻的最优控制量。

单入单出（SISO）系统 在单输入单输出系统中，GPC通过建立被控对象的数学模型（如CARIMA模型），利用递推最小二乘法或其它辨识方法估计参数。控制算法主要包括： 预测模型：基于历史输入输出数据预测未来输出 滚动优化：通过最小化目标函数（通常含输出误差和控制量加权项）求解最优控制序列 反馈校正：仅实施当前时刻控制量，下一周期重新优化

多入多出（MIMO）系统 多变量系统的GPC需要处理耦合关系，通常采用分块矩阵形式构建预测模型。关键改进包括： 交互矩阵的引入：描述不同输入输出通道间的动态耦合 分布式优化策略：可对耦合项进行解耦处理或采用集中式优化 权重矩阵设计：平衡不同输出通道的控制优先级

无扰动情况简化 当系统不存在可测扰动时，预测方程可省略扰动补偿项，此时： 模型阶数可适当降低 滚动时域优化计算量减少 稳定性分析更易通过Lyapunov方法验证

典型实现流程包含参数初始化、在线辨识、Diophantine方程求解和二次规划求解等步骤。工程应用中需注意采样周期选择、控制时域与预测时域的权衡，以及数值计算的鲁棒性问题。