预测控制理论与MATLAB实现——动态矩阵控制解析

"本文主要探讨了模型预测控制（MPC）的理论及其在MATLAB中的实现，重点关注动态矩阵控制（DMC）、广义预测控制（GPC）和预测控制的其他变体。MPC作为一种先进的控制策略，适用于处理非线性、不确定性和时变的工业过程，因为它具有优秀的控制性能和鲁棒性。文中提到了利用对象的阶跃响应或脉冲响应模型来构建预测模型，以及如何通过滚动优化和反馈校正来设计控制器。" 在模型预测控制（MPC）中，预测是核心概念。根据标题中的式(7-25)，可以推导出n个并列的预测器，这通常意味着控制器会预测系统未来的多个时间步长的行为。描述中提到的矩阵G的辩识，是在模型预测控制算法中求解的关键步骤，通过对最后一个方程的分析，可以得到控制系统的关键参数。 第7章详细介绍了预测控制理论，包括动态矩阵控制（DMC）和广义预测控制（GPC）。DMC是基于对象阶跃响应的算法，特别适合处理有纯滞后或非最小相位特性的系统。它通过构建基于阶跃响应的预测模型，然后进行多步预测，以最小化预估输出与设定值的偏差，实现最优控制。预测模型是DMC的基础，而滚动优化和误差校正是其核心操作。误差校正使得系统能够根据实际表现不断调整预测和控制策略。 另一方面，GPC则引入了自适应控制的元素，使用CARIMA模型来适应参数的变化。这种模型预测控制策略允许在线参数估计，增强了系统的鲁棒性和稳定性。广义预测极点配置控制（GPP）更进一步，通过极点配置技术优化系统的闭环性能。 MATLAB作为强大的数学和工程计算工具，被广泛用于MPC的实现。通过MATLAB，工程师和研究人员可以方便地构建、仿真和优化预测控制算法，以适应各种工业过程控制的需求。 模型预测控制是一种强大的控制策略，能够处理复杂的工业控制问题。通过MATLAB的实现，这些高级控制算法变得更加实用和可访问，为实际工程应用提供了有效工具。无论是基于阶跃响应的DMC还是参数自适应的GPC，它们都体现了预测控制在应对非线性、不确定性和时变系统中的优势。