【MPC】模型预测控制 (MPC)之动态矩阵控制研究(Matlab代码实现)
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发布时间：2024-10-18 21:30
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时间：9分钟前
动态矩阵控制（DMC）是工业界广泛采用的模型预测控制（MPC）算法之一，尤其在1980年代初被开发。该算法以其内部模型、阶跃响应模型易于在工业过程中获取的特点而著称。本文将通过示例说明如何使用Matlab进行动态矩阵控制的代码实现。
以热水器为例，其设计目标是通过调节阀门控制气体流量，以保持出口温度稳定在设定的水平。在本文示例中，代码将模拟热水器的温度控制过程。
代码示例如下：初始化输出y为0，初始输入v为空，初始化变量用于存储结果，包括输出Y和输入U。在模拟过程中，通过动态矩阵控制（DMC）算法调整阀门，以实现温度控制。代码示例展示了如何在不同时间段内调整控制参数，以适应温度变化。
具体实现如下：
matlab
p.y=0; % 初始输出
p.v=[]; % 空输入数组，用于初始化
u=zeros(3,1); % 初始化变量用于结果存储
Y=zeros(N,1);
U=zeros(N,1);
% DMC模拟
for k=1:120
p.a=0;
p.r=R(k:min(N,k+p.p)); % 设置未来设定点
if k>60
p.a=0.7; % 第二阶段调整平滑因子
end
p=dmc(p);
Y(k)=p.y;
U(k)=p.u;
u=[u(2:3);p.u];
p.y=0.8351*p.y+0.2713*u(1); % 实际装置输出
end
% DMC结果展示
subplot(211)
plot(1:N,Y,'b-',1:N,R,'r--',[60 60],[-0.5 1.5],':','linewidth',2)
title('输出: 实线，参考: 虚线')
text(35,1,'\alpha=0')
text(95,1,'\alpha=0.7')
axis([0 120 -0.5 1.5])
subplot(212)
[xx,yy]=stairs(1:N,U);
plot(xx,yy,'-',[60 60],[-0.5 1.5],':','linewidth',2)
axis([0 120 -1 2])
title('输入: \lambda=0.1')
xlabel('时间, 分钟')
代码实现过程中，通过调整控制参数如平滑因子（alpha），以适应不同时间段内的温度变化，进而实现有效的温度控制。最终，通过可视化结果，可以清晰地展示出输出、参考值以及输入的动态变化过程。
通过上述步骤，我们可以清楚地看到，动态矩阵控制在实际应用中的操作流程与代码实现细节，从而更好地理解其在工业控制领域中的应用价值。
