工业控制
-
-
-
-
-
-
-
基于Simulink的通用模糊控制系统仿真分析平台
该项目利用MATLAB和SIMULINK环境构建了一个完整的模糊逻辑控制系统。核心功能包括通过Fuzzy Logic Designer工具箱定义模糊语言变量、隶属度函数以及定制化的模糊推理规则。在SIMULINK仿真模型中，通过Fuzzy Logic Controller模块将预先设计的模糊推理系统文件集成到闭环反馈回路中。该程序实现了从输入信号的在线模糊化、基于规则库的模糊推理运算到最终解模糊化输出控制量的全过程。该系统特别适用于处理具有非线性、大滞后或难以建立精确数学模型的工业受控对象，例如温室环境调 -
模型预测控制MPC开发与仿真系统
该项目源于模型预测控制的经典实用方法，旨在MATLAB环境下构建一套完整的MPC控制器设计与性能评估框架。系统通过建立受控对象的数学模型，在每个采样时刻利用当前的测量信息来预测未来时域内的系统行为。其核心功能包含构造预测方程、定义包含误差项和控制增量项的二次型目标函数，并利用数值优化算法解算满足硬约束和软约束的最优控制律。项目支持对线性系统进行精确控制，并能扩展到非线性系统的局部线性化应用中。功能涵盖了对预测步长、控制步长、以及惩罚权重的动态调整，使得用户能够深入研究不同参数对系统动态特性（如鲁棒性、稳态 -
基于DMC算法的模型预测控制仿真系统
该项目实现了典型的模型预测控制（MPC）分支算法——动态矩阵控制（DMC），主要针对具有纯滞后特性的工业过程控制进行算法模拟与性能验证。系统核心功能包含：基于被控对象的离散阶跃响应系数建立预测模型，利用位移操作实现预测时域内的输出估算；在每一采样时刻，通过滚动优化策略求解目标函数，利用最小二乘原理计算出最优的控制增量序列；引入反馈校正环节，将实时测量的输出偏差通过加权向量修正未来的预测初值，显著增强了系统的抗干扰能力和鲁棒性。仿真模块提供了一个完整的闭环控制环境，支持自定义传递函数、设定值步跃变化、外部扰 -
基于舒迪前教材的广义预测控制GPC算法实现
本项目是完全采用MATLAB m语言开发的广义预测控制（GPC）基础算法程序，其核心数学逻辑与计算步骤均严格遵循舒迪前老师教材中的标准公式。该项目实现了从系统建模到在线控制的全过程，首先将受控对象表示为包含积分环节的CARIMA模型，以增强算法对阶跃扰动的抑制能力。 随后，程序通过递归迭代方式高效求解丢番图方程，计算出反映系统动态特征的预测矩阵和自由响应项。在控制律的设计上，本程序遵循目标函数最小化原则，即在每个采样周期内计算未来的一组控制增量，并仅将当前时刻的控制增量施加于系统，从而实现柔性参考轨迹的平
