基本的DMC、MPC、GPC汇总算法

资 源 简 介

基本的DMC、MPC、GPC汇总算法

详 情 说 明

预测控制领域中的DMC（动态矩阵控制）、MPC（模型预测控制）和GPC（广义预测控制）是三种核心算法，它们虽然在实现细节上有所差异，但都基于多步预测和滚动优化的共同框架。

DMC算法采用阶跃响应模型作为预测基础，通过构建动态矩阵来处理多变量系统的耦合关系。其核心在于利用历史输入输出数据建立的动态矩阵，结合未来控制量的优化计算，特别适合渐进稳定的线性系统。

MPC算法具有更广泛的适用性，支持状态空间模型、传递函数模型等多种建模方式。该算法通过在线求解带约束的优化问题来计算控制序列，其最大特点是能够显式处理输入输出约束，这是工业场景中的关键需求。

GPC算法则基于CARIMA模型，采用Diophantine方程进行多步预测。相比前两种算法，GPC对非最小相位系统和时滞系统有更好的控制效果，其独特的增量式控制律设计能有效消除稳态误差。

这三种算法都体现了预测控制的核心思想：利用过程模型预测未来输出，通过滚动时域优化计算最优控制量，最后实施第一个控制量并循环执行。这种策略既能处理延迟和约束，又能适应一定程度的模型失配，因而在过程控制领域获得广泛应用。