模型预测控制深入解析及MATLAB实现

"这篇资料是关于模型预测控制的第三篇，重点讲述了动态矩阵控制理论及其在MATLAB中的实现。文章提到了预测控制在处理非线性、不确定性和时变过程中的优势，介绍了几种不同的预测控制算法，如动态矩阵控制（DMC）、广义预测控制（GPC）等。在MATLAB实现部分，展示了如何使用`smpccon`和`smpcsim`函数进行控制器设计和系统仿真，并给出了闭环系统输出和控制量变化的曲线图。" 正文: 模型预测控制（MPC）是一种先进的控制策略，它综合了多步预测、滚动优化和反馈校正等概念，以适应复杂的工业过程控制需求。MPC起源于20世纪80年代，因其出色的控制性能和鲁棒性，在多个领域得到了广泛应用。 动态矩阵控制（DMC）是MPC的一种，它基于对象的阶跃响应模型，适合于稳定的线性系统，尤其是包含纯滞后或非最小相位特性的系统。DMC的关键在于构建预测模型，即通过对象的阶跃响应离散系数来描述系统动态。然后，通过滚动优化确定最佳控制增量，以最小化预估输出与设定值之间的偏差。这种方法无需准确的传递函数或状态空间模型参数，简化了模型辨识过程。 在MATLAB环境中，可以利用`smpccon`函数设计MPC控制器。例如，给定加权矩阵系数、模型参数和控制器参数，该函数会生成相应的控制器。同时，`smpcsim`函数则用于对预设模型和控制器进行仿真，得到系统输出和控制量的变化曲线。在给出的例子中，控制量加权矩阵`uwt`设置为[1 1]，并且设置了模型参数`P`和`M`，通过这些参数可以调整控制性能。仿真结果如图8-18所示，显示了增加控制量加权矩阵后闭环系统输出和控制量的变化情况。 此外，文章还提到了广义预测控制（GPC）和广义预测极点配置控制（GPP）。GPC和GPP引入了自适应控制的思想，采用CARIMA模型，这种模型参数少且可以在线估计，增强了系统的鲁棒性和稳定性。GPP进一步利用极点配置技术，以改善闭环性能。 预测控制的优越性在于它能够处理非线性、不确定性和时变过程，而且对模型精度的要求相对较低。这使得它成为处理实际工业问题的有效工具。MATLAB作为强大的数学计算和仿真平台，为MPC提供了便利的实现环境，使得研究人员和工程师能够快速设计和验证预测控制策略。通过深入理解这些理论和工具，我们可以更好地应用于实际的控制系统设计中，提高工业过程的效率和稳定性。