基于时域的pid模型预测控制算法改进及仿真

基于时域的pid模型预测控制算法改进及仿
真
基于时域的PID模型预测控制算法是一种广泛应用于工业自动化
领域中的控制算法。

该算法基于传统的PID控制算法，结合了模型预
测控制的思想，通过对系统动态响应进行预测，并根据预测结果进行
更新，实现对系统的精准控制。

本文将对该算法进行改进，并进行仿
真验证。

一般来说，基于时域的PID模型预测控制算法主要包括如下三个
步骤：构造被控对象的模型、预测模型、控制器设计。

首先，本文采
用了基于ARX（自回归滑动平均模型）的系统模型来描述被控对象，并根据其参数估计出阶数和延迟时间。

其次，基于ARX模型和质量最小
二乘法，本文建立了基于时域的模型预测方法，即在每个采样时间内，对系统的状态进行预测，并对控制信号进行调整。

最后，本文结合了PID控制器的相关设计原理，设计了基于时域的PID模型预测控制器。

针对经典的基于时域的PID模型预测控制算法存在的缺陷（如控
制精度不高，鲁棒性不强等），本文对其进行了改进。

具体而言，本
文引入了自适应特性，改变传统的固定控制参数，使得系统能够自适
应若干个控制周期内参数的变化，以保证系统鲁棒性。

同时，还采用
了滑动模式控制方法，使得系统能够控制时间与频率特性在高频范围
内的变化，从而提高了控制精度。

为了验证改进后的算法的可行性和有效性，本文采用了基于MATLAB的仿真方法。

具体而言，本文在模拟环境下，在不同的工况下
对算法进行了验证，并与原有的算法进行对比。

仿真结果表明，改进
后的算法在系统鲁棒性、控制精度等方面均明显优于原有算法，具有
较高的实用价值和推广价值。

综上所述，基于时域的PID模型预测控制算法在实际工程环境中
具有重要的应用价值。

本文的改进措施使得该算法具有了更好的鲁棒性和控制精度，可满足更为苛刻的控制要求。