GPC.zip_GPC的控制作用_K._location26w_molecularw3t

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116 浏览量 2022-09-24 23:40:58 上传评论收藏 1KB ZIP 举报

GPC，全称是Generalized Predictive Control（广义预测控制），是一种先进的控制策略，它结合了模型预测控制（MPC）的思想与系统辨识技术。标题中的“GPC.zip_GPC的控制作用_K._location26w_molecularw3t_控制”表明这个压缩包包含了关于GPC控制器在特定条件下应用的研究，可能涉及到参数k、位置26w以及分子w3t的控制问题。在控制理论中，MPC是一种基于模型的控制方法，它通过预测系统未来的行为来制定当前的控制决策。与传统的反馈控制不同，MPC不仅考虑当前的系统状态，还考虑到未来一段时间内系统的动态响应。这种前瞻性的特性使得MPC在处理多变量、非线性、时变系统时具有显著优势。描述中提到的"GPC仿真, 为了确定 k 时刻起的 M 个控制变量 ΔU k ，使被控对象在其作用下未来 P 个输chu"，这表明研究的核心是通过GPC进行仿真，以找到在时间点k开始的一系列控制输入ΔU k （这里ΔU k 表示控制变量的变化量），这些输入将作用于系统，并且目标是优化未来P个时间步的输出。M表示系统中有多个控制变量，而P则代表了预测和控制的展望期长度。在实际应用中，GPC通常包括以下步骤： 1. **系统建模**：需要建立被控对象的数学模型，这可以是线性的，也可以是非线性的，取决于系统的特性。 2. **预测模型**：利用该模型预测未来P个时间步的系统行为。 3. **成本函数定义**：设定一个性能指标，比如最小化输出误差或者最大化某些性能参数，形成一个成本函数。 4. **优化计算**：在给定的约束条件下，通过优化算法寻找使成本函数最小化的控制序列ΔU k 。 5. **实施控制**：将最优的第一个控制量ΔU k 应用于系统，并更新模型和预测，进入下一个控制周期。在这个压缩包中的“GPC.m”文件很可能是MATLAB编写的程序，用于实现上述的GPC仿真过程。MATLAB是进行数值计算和算法开发的常用工具，它的脚本语言方便了控制系统的设计和分析。这个文件可能包含了系统模型的定义、预测模型的构建、成本函数的设定以及优化求解的代码。这个压缩包中的内容涉及了GPC在具体应用中的实现，特别是对于特定参数k、位置26w和分子w3t的控制问题，可能是一个特定领域的案例研究，如化工过程控制或生物系统的控制等。通过深入理解并运行“GPC.m”文件，我们可以更详细地了解该控制策略如何在实践中发挥作用。

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clear all; close all; a=cell(1,2); b=cell(1,2); c=cell(1,1); d=cell(1,1); syms k; k=length(k); if (0<=k<=150) a=[1 0.9234];b=[7.2402 0.9485];c=1;d=1; elseif (150<k<=300) a=[1 0.8981]; b=[9.9901 0.14142]; c=1; d=1; elseif (300<k<=450) a=[1 0.8838]; b=[9.6041 0.34067]; c=1; d=1; else (450<k<=600) a=[1 0.9234]; b=[7.2402 0.9485]; c=1; d=1; end %na,nb is the order of na=length(a)-1; b=[zeros(1,d-1) b]; nb =length(b)-1; aa=conv(a,[1 -1]);naa=na+1; N1=d;N=15;Nu=5;% 最小输出长度、预测长度、控制长度 gamma=1*eye(Nu);alpha=0.11;% 控制加权矩阵、输出柔化系数 L=600;%控制步数 uk=zeros(d+nb,1);% 输入初值: uk(i) 表示 u(k-i) duk=zeros(d+nb,1);% 控制增量初值 yk=zeros(naa,1);% 输出初值 w=10*[ones(L/4,1);-ones(L/4,1);ones(L/4,1);-ones(L/4+d,1)]; % 设定值 xi=sqrt(0.01)*randn(L,1);%白噪声序列 % 求解多步 Diophantine 方程并构建 F1、 F2、G [E,F,G]=multidiophantine(aa,b,c,N); G=G(N1: N, : ); F1=zeros(N-N1+1,Nu); F2=zeros(N-N1+1,nb); for i=1:N-N1+1 for j=1:min(i,Nu); F1(i,j)=F(i+N1-1,i+N1-1-j+1);end for j=1:nb; F2(i,j)=F(i+N1-1,i+N1-1+j);end end for k=1:L if (1<=k<=150) time(k)=k; a=[1 0.9234]; b=[7.2402 0.9485]; c=1; d=1; y(k)=-aa(2:naa+1)*yk+b*duk(1:nb+1)+xi(k);% Yk=[y(k);yk(1:na)];%构建向量 Y(k) dUk=duk(1:nb);% 构建向量△ U(k-j) elseif (150<k<=300) time(k)=k; a=[1 0.8981]; b=[9.9901 0.14142]; c=1; d=1; y(k)=-aa(2:naa+1)*yk+b*duk(1:nb+1)+xi(k);% Yk=[y(k);yk(1:na)];%采集输出数据构建向量 Y(k) dUk=duk(1:nb);% 构建向量△ U(k-j) elseif (300<k<=450) time(k)=k; a=[1 0.8838]; b=[9.6041 0.34067]; c=1; d=1; y(k)=-aa(2:naa+1)*yk+b*duk(1:nb+1)+xi(k);% Yk=[y(k);yk(1:na)];%采集输出数据构建向量 Y(k) dUk=duk(1:nb);% 构建向量△ U(k-j) else (450<k<=L) time(k)=k; a=[1 0.9234]; b=[7.2402 0.9485]; c=1; d=1; y(k)=-aa(2:naa+1)*yk+b*duk(1:nb+1)+xi(k);% Yk=[y(k);yk(1:na)];%构建向量 Y(k) dUk=duk(1:nb);% 构建向量△ U(k-j) end yr(k)=y(k); for i=1:N yr(k+i)=alpha*yr(k+i-1)+(1-alpha)*w(k+d); end Yr=[yr(k+N1:k+N)]';%构建向量 Yk(k) % 求控制量 dU=inv(F1'*F1+gamma)*F1'*(Yr-F2*dUk-G*Yk); % du(k)=dU(1); u(k)=uk(1)+du(k); % 更新数据 for i=1+nb:-1:2 uk(i)=uk(i-1); duk(i)=duk(i-1); end uk(1)=u(k); duk(1)=du(k); for i=naa:-1:2 yk(i)=yk(i-1); end yk(1)=y(k); end subplot(2,1,1); plot(time,w(1:L),'m:',time,y); xlabel('k');ylabel('w(k),y(k)'); legend('w(k)','y(k)'); subplot(2,1,2); plot(time,u); xlabel('k');ylabel('u(k)');