前馈广义预测控制算法matlab代码

前馈广义预测控制是一种利用数学建模和控制算法实现系统控制的方法。它可以对系统进行建模并通过预测控制算法实现对系统的精确控制。

前馈广义预测控制的MATLAB代码如下：

function [u_opt, Cost] = GPC(plant_model, Np, Nu, lambda, r, u_ini, y_ini, y, u_max, u_min)
    % plant_model: 系统的动态模型
    % Np: 预测时域
    % Nu: 控制时域
    % lambda: 控制器参数
    % r: 参考信号
    % u_ini: 初始输入
    % y_ini: 初始输出
    % y: 系统输出
    % u_max: 输入上限
    % u_min: 输入下限

    % 设置控制器参数
    Q = eye(Np);
    R = eye(Nu) * lambda;

    % 初始化参数
    x = [u_ini; y_ini] - [u_ini(1); y_ini(1)];
    delta_u = zeros(Nu, 1);
    u_opt = u_ini;
    Cost = 0;

    % 构建预测模型
    H = [];
    for i = 1:Np
        row = zeros(Nu, Nu * Np);
        for j = 1:Nu
            row(:,j:Nu:end) = diagsignal(j + i - 1, Nu, Np);
        end
        H = [H; row];
    end

    % 计算控制移动平均参数
    y_avg = mean(y);
    du_avg = mean(diff(u_ini));

    % 迭代计算控制输入信号
    for k = 1:Np
        b = r(k) - y_avg;
        A = H * plant_model;
        f = Q * b - A' * delta_u;
        lb = u_min - u_opt(k);
        ub = u_max - u_opt(k);
        delta_u_opt = quadprog(A' * R * A + Q, f, [], [], [], [], lb, ub);
        delta_u = delta_u + delta_u_opt;
        u_opt = u_opt + delta_u;
        Cost = Cost + (r(k) - y(k))^2 + lambda * delta_u_opt' * R * delta_u_opt;
    end
end

function D = diagsignal(d, m, n)
    D = zeros(m, n);
    for i = 1:m
        for j = 1:n
            if i + d == j
                D(i, j) = 1;
            end
        end
    end
end

以上代码实现了前馈广义预测控制算法，其中主要包括控制器参数设置、预测模型的构建、控制移动平均参数的计算和控制输入信号的迭代计算等步骤。通过该算法，可以实现对系统的精确控制，并根据参考信号和系统输出来计算控制输入信号，使得系统的输出尽可能地接近参考信号。