滚动优化
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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 -
基于动态矩阵控制DMC的预测控制仿真系统
此项目完整地实现了预测控制中的动态矩阵控制（DMC）算法，涵盖了模型预测、滚动优化和反馈校正三大核心环节。项目首先基于被控对象的单位阶跃响应数据构建非参数化模型，并生成用于预测系统未来输出的动态矩阵。在每一个采样周期内，系统通过求解二次性能指标函数来获取最优的控制增量序列，其目标是使未来预测输出尽可能逼近设定的参考轨迹，同时通过控制加权系数抑制控制量的剧烈波动。为了应对模型失配和外部随机干扰，项目引入了移动窗口式的反馈校正机制，利用当前时刻的测量误差对未来的预测向量进行实时修正。该MATLAB工程不仅可以 -
基于TS模型辨识的广义预测控制仿真系统
本项目旨在研究并实现一种结合了Takagi-Sugeno（TS）模糊模型与广义预测控制（GPC）的高级控制方案，专门用于解决工业领域中复杂的非线性系统控制问题。系统首先利用实验获取的输入输出数据，通过TS模糊辨识技术构建被控对象的预测模型，该辨识过程通过模糊聚类和最小二乘法将复杂的非线性过程划分为多个局部线性化的子空间。在控制环节中，算法实时获取系统状态，根据当前的模糊隶属度函数对局部线性模型进行加权合成，从而获得当前时刻的等效预测模型。基于该模型，算法执行广义预测控制的核心流程，包括求解丢番图方程、计算 -
预测控制算法系统仿真与性能验证
本项目旨在通过MATLAB环境实现模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）的系统性仿真与验证。其核心研究对象包括工业过程、机器人运动学及电力电子等系统，通过建立被控对象的离散化状态空间模型或传递函数，实现对未来状态的精准预测。程序集成了预测模型建立、滚动优化求解以及反馈校正三大核心环节。在功能上，该项目能够处理带有输入饱和约束、输出范围约束及状态变量约束的复杂控制问题，并在每个采样时刻通过求解二次规划（QP）问题来获取当前最优控制量。仿真试验涵盖了阶跃响应跟踪、噪声干扰下 -
动态矩阵控制DMC仿真与研究平台
本项目是一个专门用于研究动态矩阵控制算法性能的MATLAB程序。其核心逻辑基于线性系统的非参数化模型，即利用被控对象的阶跃响应序列作为预测的基础，从而有效处理具有大滞后或复杂动态的过程。程序实现了从模型建立、预测矩阵构造到滚动优化的完整流程。具体功能包括：首先建立离散阶跃响应初值，生成动态矩阵并计算其广义逆以获取最优化控制律；在每一采样时刻，程序执行反馈补偿计算，将测量到的实际输出与模型预测输出进行对比，修正未来的预测轨迹；随后通过求解目标函数的极值问题，计算出一组控制增量序列，并仅将当前的控制量作用于受 -
基于IGPC的隐式广义预测控制仿真系统
本算法项目旨在实现一种高效的隐式广义预测控制算法，核心目标是解决传统广义预测控制（GPC）在实时应用中因频繁求解复杂的丢番图（Diophantine）方程而导致的计算效率低下问题。系统采用直接自校正控制策略，通过将受控对象的参数直接引入预测模型中，实现控制参数的直接估计。 算法的功能涵盖了受控自回归积分滑动平均模型（CARIMA）的构建、隐式预测方程的在线参数辨识、滚动优化控制律的实时计算以及闭环反馈调节。其实现方法是利用最小二乘算法或递推最小二乘法直接在线修正控制器参数，从而跳过了中间的模型转换步骤。该项目适用于具有显著纯滞后、大惯性、非最小相位特征以及模型参数摄动的过程控制对象。 典型的应用场景包括化工生产过程中的液位与温度控制、电力系统的频率稳定性调节以及工业机器人末端的轨迹跟踪控制。通过该算法，用户可以在保证系统稳态精度和动态响应性能的前提下，显著降低由于模型失配带来的影响，并大幅缩短单次控制周期的运算耗时。 -
广义预测控制GPC算法仿真与性能分析系统
本项目基于MATLAB环境，深度开发广义预测控制（Generalized Predictive Control, GPC）算法的完整仿真应用。主要功能涵盖被控对象的CARIMA（受控自回归积分滑动平均）模型构建与参数辨识，利用递归最小二乘法（RLS）或其他辨识算法实时获取模型参数。核心算法实现包括求解丢番图（Diophantine）方程以推导多步输出预测模型，构建包含误差加权和控制增量加权的二次型性能指标函数，并基于滚动优化原理求解最优控制增量序列。项目实现了模型预测、滚动优化和反馈校正这一预测控制的三大基本机制，能够处理非最小相位、时变延迟及开环不稳定等复杂系统。此外，系统支持用户交互式调整关键控制参数（如最小/最大预测时域、控制时域、柔化系数等），模拟阶跃干扰、白噪声干扰及模型失配情况，以验证算法的鲁棒性。仿真结果将动态展示设定值跟踪性能、控制量的平滑程度以及系统抗干扰能力。 -
DMC动态矩阵控制算法仿真与参数整定系统
本项目旨在利用MATLAB平台设计并实现一套完整的动态矩阵控制（DMC）算法仿真系统。该系统基于对象的阶跃响应模型，通过预测模型、滚动优化和误差校正三个核心环节，实现对复杂工业过程或线性系统的精确控制。项目具体功能包括：1. 模型构建与辨识，能够根据给定的传递函数或实际过程数据生成单位阶跃响应系数向量，建立系统的非参数预测模型；2. 核心算法实现，编写MATLAB函数实现DMC的核心逻辑，包括构建动态矩阵、计算预测输出向量、求解基于二次性能指标的滚动优化问题以及实施误差反馈校正；3. 约束处理，在优化过程中集成对控制增量、控制幅值及输出变量的硬约束处理，确保控制策略符合物理限制；4. 仿真与分析，提供直观的仿真脚本，模拟阶跃设定值跟踪和抗干扰测试，实时绘制系统输出响应曲线、控制输入变化曲线及误差收敛曲线；5. 参数整定辅助，允许用户交互式调整预测时域、控制时域、优化加权系数等关键参数，并对比不同参数组合下的控制性能指标（如超调量、调节时间、稳态误差），以验证DMC算法的鲁棒性和有效性。
