模型预测控制与MATLAB实现解析

"第三篇模型预测控制及其MATLAB实现.ppt" 本文将深入探讨模型预测控制（MPC）这一先进的控制策略，以及其在MATLAB环境中的实现。模型预测控制是一种20世纪80年代初兴起的计算机控制算法，特别适用于处理非线性、不确定性和时变的工业过程。它通过多步预测、滚动优化和反馈校正来提高控制性能，即使面对模型精度不高的情况，也能表现出良好的鲁棒性。 模型预测控制的几种主要类型包括：基于非参数模型的模型算法控制（MAC）、动态矩阵控制（DMC）、广义预测控制（GPC）以及广义预测极点配置控制（GPP）。MAC和DMC分别利用对象的脉冲响应模型和阶跃响应模型，而GPC和GPP则采用自适应控制的思路，利用CARIMA模型，具备在线参数估计和较少参数数量的优势，GPP更进一步地通过极点配置提升系统的稳定性和鲁棒性。 动态矩阵控制（DMC）是MPC的一个重要分支，它依赖于系统的阶跃响应，是一种增量算法，适用于包含纯滞后或非最小相位特性的稳定线性系统。DMC的算法核心包括预测模型、滚动优化、误差校正和闭环控制结构。预测模型基于对象的阶跃响应离散系数，无需复杂的传递函数或状态空间模型参数识别。通过多步预测来处理时延问题，以最小化预估输出与设定值的偏差，从而实现最优控制。 图7-1展示了单位阶跃响应曲线，这是理解系统动态行为的关键。在MATLAB环境中，可以利用其强大的数值计算和建模工具来设计和实现MPC算法。MATLAB的Simulink和Control System Toolbox提供了构建、仿真和优化预测控制系统的功能，使得工程师能够方便地对复杂工业过程进行控制设计和分析。 模型预测控制在应对复杂工业过程控制挑战时展现出显著优势，而MATLAB作为强大的工程计算平台，为MPC的理论研究和实际应用提供了便利。通过深入理解和熟练运用MATLAB，工程师可以有效地设计和实现针对各种工业过程的预测控制系统。