matlab 纯迟延_DMC算法MATLAB编程及仿真

纯迟延DMC（Delay-DMC）算法是基于离散时间模型的预测控制算法，主要用于具有传递函数模型的动态系统控制。与传统的DMC算法相比，Delay-DMC算法通过引入储备时间来克服传递函数的时滞问题。以下是MATLAB编程及仿真的步骤：

1. 定义控制对象的传递函数模型，例如：

   G = tf([1 0.2],[1 -0.8],1);

2. 设置控制参数，例如：

   N = 10; % 控制时域长度
   Nu = 2; % 控制输入时域长度
   lambda = 0.5; % 控制器权重系数
   D = 5; % 储备时间

3. 定义控制器的初始状态，例如：

   Y = zeros(N,1); % 输出向量
   Ysp = zeros(N,1); % 参考输出向量
   U = zeros(Nu,1); % 输入向量
   Du = zeros(D,1); % 储备输入向量
   Dy = zeros(D,1); % 储备输出向量
   deltau = zeros(Nu,1); % 输入增量向量

4. 编写控制器的主体代码，例如：

   for k = 1:Nsteps
       % 获取当前时刻的输出
       Y(k) = G*Du + Gy*Dy;
       % 计算参考输出
       Ysp(k) = ref(k+D);
       % 计算控制输入增量
       deltau = K*(Ysp(k)-Y(k));
       % 计算当前时刻的控制输入
       U(k) = U(k-1) + deltau;
       % 更新输入向量
       Du(2:end) = Du(1:end-1);
       Du(1) = deltau;
       % 更新输出向量
       Dy(2:end) = Dy(1:end-1);
       Dy(1) = Y(k);
   end

5. 进行仿真并绘制结果图像，例如：

   t = 0:Nsteps-1;
   figure;
   subplot(2,1,1);
   plot(t,Y,'b',t,Ysp,'r--');
   xlabel('Time (steps)');
   ylabel('Output');
   legend('Output','Reference');
   subplot(2,1,2);
   stairs(t,U,'b');
   xlabel('Time (steps)');
   ylabel('Input');

以上是纯迟延DMC算法MATLAB编程及仿真的基本步骤，具体实现可以根据具体情况进行调整。