基于阶跃响应的预测控制算法（DMC）

资 源 简 介

基于阶跃响应的预测控制算法（DMC）

详 情 说 明

基于阶跃响应的预测控制算法（DMC）是一类经典的模型预测控制方法，其核心思想是利用系统的阶跃响应模型来预测未来输出，并通过滚动优化和反馈校正实现控制目标。DMC算法因其直观性和工程实用性，在工业过程控制领域得到广泛应用。

DMC算法的实现通常包含三个关键环节：首先建立系统的阶跃响应模型，通过实验或辨识获取系统动态特性；其次设计优化策略，在有限时域内求解最优控制序列，通常采用二次型性能指标最小化；最后引入反馈校正机制，利用实际输出与预测输出的偏差在线修正模型预测，增强算法的鲁棒性。

相比于其他预测控制方法，DMC算法的优势在于模型获取简便，尤其适合难以建立精确数学模型的复杂工业过程。其阶跃响应模型可以直观反映系统动态特性，而滚动优化机制则能有效处理多变量耦合和约束问题。

现代的DMC算法已衍生出多种改进形式，包括采用非参数化模型、引入自适应机制、结合智能优化算法等，这些扩展进一步提升了算法在非线性、时变系统中的控制性能。