基于Matlab的DMC算法仿真研究
基于Matlab的QDMC设计与实现
Ｋｅ ｒ ｓＱ ＭＣ； ａｌ ； ｎ Ｃ； Ｃ＋ ｙｗｏｄ ： Ｄ Ｍ ｔ ｂ ＷｉＣ Ｖ ＋ ａ
０ 引言
模型 预测控 制算 法 （ Ｐ ） ２ Ｍ Ｃ 是 ０世 纪 ７ ０年 代后
期 发 展 起 来 的 一 种 基 于 模 型 的 先 进 控 制 算 法 （ Ｐ ） 广 泛应 用在 石油 、 Ａ Ｃ ， 化工 、 电力 、 冶金 等丁 业领
Ｍ ａｌ ｂ ａ ｄ ｂ ｉｔｔ ｈ ｔ ｎ ｕ ｌ ｏ ｔ ｅ ＣＯＭ ｏ ｐ ｎｅ ｔｂ Ｍａ ｌｂ ＣＯＭ ｉｄ ｒ，ｗｈ ｃ ｓ ｔｅ ｒ ｎ ｆ ｒｅ ｏ ＤＬ ｙ ａ ｃ ｍ ｏ ｎ ｙ ｔａ Ｂｕｌ ｅ ｉｈ ｉ ｈ ｎ ｔａ ｓｅ ｒ ｄ ｔ Ｌ ｂ ＶＣ ＋ ａ ｄ ｃ ｌｅ ｎ Ｗ ｉ ＋ ｎ ａｌｄ ｉ ｎＣＣ． Ｔｈｓ ｓ ｆｗａ ｅ ｄ ｓｇ ｅｈ ｄ ｉ ｅ ｙ ｑ ａ ｉ ｅ ｏ ｔ ｅ ｐ ａ ｔｃ ｌａ ｐ ｉａ ｉｎ ｏ ｉ ｏ ｔ ｒ ｅ ｉｎ ｍ ｔ ｏ ｓ ｖ ｒ ｕ ｌ ｄ ｔ ｈ ｒ ｃｉ ａ ｐ ｌｃ ｔ ｆ ｉ ｆ ｏ ａ ｖ ｎ ｅ ｒ ｃ ｓ ｏ ｔｏ ，ａ ｄ ｉ ｃ ｎ ａｓ ｍ ｐ ｏ ｅｔ ｅ ｄ ｖ ｌｐ ｅ ｆ ｃ ｅ ｃ ｎ ｅ ｕ ｅ ｔ ｅ ｄ ｖ ｌ ｐ ｎｔ ｄ ａ ｃ ｄ ｐ ｏ ｅ ｓｃ ｎ ｒ ｌ ｎ ｔ ａ ｌｏ ｉ ｒ ｖ ｈ ｅ ｅ ｏ ｍ ｎｔ ｉ ｉｎ ｙ ａ ｄ ｒ ｄ ｃ ｈ ｅ ｅｏ ｍｅ ｅ
关 键 词 ： Ｄ ； ａ ａ ； ｉ Ｃ； Ｃ ＋ Ｑ ＭＣ Ｍ ｔ ｂ Ｗ ｎ ｌ Ｃ Ｖ ＋
中图分 类号 ：Ｐ ７ Ｔ ２３
文献标 志码 ： Ａ
文 章编 号 ：０ ０～ ６ ２ ２ １ ） ２～ ０ ３— ３ １ ０ ０ ８ （ ０ ０ ０ １ ０ １
单级倒立摆的LQR控制和DMC控制Matlab仿真比较
，一 舶 ～。Ｑ ｌ
、 ● ●
～、
本 文 以 一 阶 直 线 倒 立 摆 实 验 对 象 ， 首 先 在 Ｍａｌｂ 的 ｔ ａ
Ｓｍｕｉ ｉ ｌｋ环 境 下 ， 计 Ｌ ｎ 设 ＱＲ控 制 器 ， 真 所 建 立 的 倒 立 摆 模 型 ， 仿
并 对 实 验 结 果 进 行 分 析 ，发 现 Ｌ ＱＲ控 制加 权 阵 Ｑ 和 Ｒ很 难 确
Ｊ ｙ ：（ － （－ ＋ ｙ ＸＡＵＴ Ｕ △
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Ｉ Ｉ ］＇ ｔｉ ，ｉ ｊ
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一 ＝ 求得 ： ｏ，
）其 中 Ｃ ［ ， ＝ １ ０… ０ ］
ａＵ Ｃ （ ＋ １ ＝ Ａ Ａ Ｘ） （ Ａ
／
角 懂
√ ∑［ 』 ）Ｔ Ｈ ］ ∑ Ａ （ 一） 的最小值来确 ： （ 一（ ） ＋ （［ ｕ Ｈ ７ （ 叫 ｋ ） ｋ ］
ｉ＝ Ｉ ｉ； Ｉ
／
．
定的 ， 以使 系统 在 未 来 某 个 时 刻 的 输 出 值尽 可能 接 近 期 望 值 。
指标函数也可简记为 ：
ｃ ｎｔｏｌ ｄ ｓｉ ｄ ｏ ｒｌ ｅｒ ｅ ｇｎ ａｎ ＤＭＣ ｃｏ ｔｏｌ ｒ ｅｓｇｎ ｎ Ａ丁Ｌ ｎ ｒ ｌ ｄ ｉ ｉ Ｍ ｅ ＡＢ／ Ｍ Ｕ Ｊ ｅ ｉ ｎｍｅｎ ｓｎ ｅ ｎｖ ｒｅ ｐｅｎ ｌｍ ｓａｔ ｓｐ ｅ ＳＩ ＬＮＫ ｎｖｒ ｏ ｔｏｎ ａ ｉｇｌ ｉ ｅ ｔｄ ｄｕｕ ｔ ｅ— ａｃ
（ 误 差校 正 ３）
由 于 对象 及环 境 的不 确 定 性 ， ｋ时 刻 实 施 控 制 作 用 后 ， 在 在 ｋ ＋ｌ时刻 的 实 际输 出 ｙ ｋ １ 与 预 测 输 出ｙ ）Ｙ （＋ ）ａ △ｕ （＋ ） （＋１＝ ｏ ７＋ ， （） 一 定相 等 ， 此 构 造 预 测误 差 不 因
如何利用Matlab进行模拟和仿真实验
如何利用Matlab进行模拟和仿真实验Matlab是一种功能强大的数学计算和数据可视化软件。
它不仅可以进行数学模拟和仿真实验，还可以处理数据、绘制图表和实施算法。
在工程、物理学、生物学等领域，Matlab被广泛用于解决各种实际问题。
本文将介绍如何利用Matlab进行模拟和仿真实验，并探讨其在实验设计和结果分析中的应用。
一. Matlab的基本功能Matlab具有很多基本功能，如矩阵操作、数值计算、符号计算等。
这些功能使得Matlab成为进行模拟和仿真实验的理想选择。
在Matlab中，可以定义和操作矩阵，进行线性代数运算，如求解方程组、矩阵求逆等。
此外，Matlab还提供了许多内置函数，可以进行数值计算和符号计算，如求解微分方程、积分、数值优化等。
二. 模拟实验的设计在进行模拟实验之前，首先需要设计实验方案。
实验设计包括选择合适的模型和参数设置，确定实验变量和观测指标等。
在Matlab中，可以使用函数或脚本来定义模型和参数，通过修改参数值来观察实验结果的变化。
比如，可以使用Matlab的模型库来选择合适的模型，然后使用函数传入参数值进行求解。
此外，Matlab还提供了绘图功能，可以绘制实验结果的图表，以便更直观地分析数据。
三. 仿真实验的实施在设计好实验方案后，就可以开始进行仿真实验了。
在Matlab中，可以使用已定义的模型和参数进行仿真计算。
可以通过Matlab的编程功能来实现计算过程的自动化。
比如，可以使用循环语句来迭代计算，以观察参数变化对结果的影响。
此外，Matlab还提供了随机数生成和统计分析函数，可以用于生成随机变量和分析实验数据。
四. 实验结果的分析在完成仿真实验后，需要对实验结果进行分析。
Matlab提供了丰富的数据处理和分析工具，可以对实验数据进行统计分析、绘图和可视化展示。
可以使用Matlab的数据处理函数来计算均值、标准差、相关系数等统计指标。
此外，Matlab还可以通过绘图函数来绘制直方图、散点图、线图等图形，以便更好地理解和展示数据。
利用Matlab进行模拟与仿真实验的基本方法
利用Matlab进行模拟与仿真实验的基本方法研究物理现象和工程问题时，我们常常需要进行模拟与仿真实验。
模拟与仿真实验是一种方便、经济且高效的方法，可以帮助我们更好地理解和预测系统的行为。
在模拟与仿真实验中，Matlab是一个功能强大且广泛使用的工具。
它不仅具有丰富的数学和工程计算功能，还提供了直观的用户界面和易于使用的命令语法。
本文将介绍利用Matlab进行模拟与仿真实验的基本方法。
一、了解问题在进行模拟与仿真实验之前，我们首先需要深入了解所研究问题的背景和相关理论知识。
只有充分理解问题，我们才能准确地建立数学模型和选择合适的仿真算法。
因此，在进行模拟与仿真实验之前，我们应该阅读相关的文献和教材，并与领域内的专家进行交流。
二、建立数学模型建立数学模型是模拟与仿真实验的关键步骤。
一个好的数学模型能够准确地描述模拟对象的行为，并能够反映出实际系统的特点。
在Matlab中，我们可以使用符号计算工具箱来建立数学模型。
符号计算工具箱可以帮助我们定义符号变量、运算符号表达式和求解方程等。
在建立数学模型时，我们需要注意选择合适的变量和参数，并使用正确的物理单位对其进行定义。
三、选择仿真算法选择合适的仿真算法是模拟与仿真实验的关键决策。
不同的问题可能需要使用不同的仿真算法。
在Matlab中，我们可以使用内置的仿真工具箱来选择和应用不同的仿真算法。
仿真工具箱提供了丰富的仿真算法库，如欧拉法、龙格-库塔法和有限元法等。
在选择仿真算法时，我们应该评估算法的精确性、速度和稳定性，并根据实际情况进行权衡取舍。
四、编写仿真程序在建立数学模型和选择仿真算法之后，我们需要使用Matlab编写仿真程序。
仿真程序是实现模拟与仿真实验的关键工具。
在编写仿真程序时，我们应该遵循一些基本的编程原则，如模块化设计、代码复用和错误处理等。
同时，我们应该充分利用Matlab的各种功能和工具，如图形界面设计、符号计算和并行计算等，以提高仿真程序的性能和可靠性。
如何使用Matlab技术进行模拟仿真
如何使用Matlab技术进行模拟仿真引言在科学研究和工程设计中，模拟仿真是一种重要的工具。
它可以帮助研究人员和工程师预测和评估系统的性能、优化设计方案、解决问题等。
近年来，Matlab成为了广泛使用的科学计算软件，具有强大的数值计算和仿真功能。
本文将介绍如何使用Matlab技术进行模拟仿真，以及一些常见的应用案例。
一、Matlab的基本介绍Matlab是由美国MathWorks公司开发的一种科学计算软件。
它具有丰富的数学函数库和各种工具箱，可以进行数值计算、数据可视化、统计分析、信号处理、控制系统设计等。
Matlab是一种解释性的编程语言，用户可以通过编写脚本文件或使用命令行进行交互式计算。
二、Matlab的仿真建模工具Matlab提供了Simulink这一强大的仿真建模工具。
Simulink使用图形化界面，可以直观地构建系统模型。
可以将系统抽象成各种不同的模块，通过连接这些模块来描述系统的结构和行为。
Simulink支持常见的连续时间仿真、离散时间仿真和混合仿真，并提供了丰富的仿真调试工具。
三、Matlab的数值计算和优化在模拟仿真过程中，通常需要进行数值计算和参数优化。
Matlab提供了强大的数值计算功能，可以进行矩阵运算、数值积分、微分方程求解、优化等。
用户可以通过编写自定义函数和调用内置函数来实现数值计算和优化任务。
Matlab还提供了各种优化算法，如遗传算法、模拟退火算法、粒子群优化算法等，可以解决复杂的优化问题。
四、Matlab在控制系统设计中的应用控制系统是一种常见的工程系统，如何设计合适的控制策略是一个重要的问题。
Matlab提供了专门的控制系统工具箱，包括系统建模、控制器设计、仿真测试等功能。
用户可以使用Matlab进行控制系统建模，通过调整控制器参数来达到所需的性能指标，并使用Simulink进行仿真测试。
Matlab还提供了自适应控制、最优控制、模糊控制等高级控制方法，可以满足不同的控制需求。
基于MATLAB控制系统的仿真与应用毕业设计论文
毕业设计（论文）题目基于MATLAB控制系统仿真应用研究毕业设计（论文）任务书I、毕业设计(论文)题目：基于MATLAB的控制系统仿真应用研究II、毕业设计(论文)使用的原始资料(数据)及设计技术要求：原始资料：（1）MATLAB语言。
（2）控制系统基本理论。
设计技术要求：（1）采用MATLAB仿真软件建立控制系统的仿真模型，进行计算机模拟，分析整个系统的构建，比较各种控制算法的性能。
（2）利用MATLAB完善的控制系统工具箱和强大的Simulink动态仿真环境，提供用方框图进行建模的图形接口，分别介绍离散和连续系统的MATLAB和Simulink仿真。
III、毕业设计(论文)工作内容及完成时间：第01～03周：查找课题相关资料，完成开题报告，英文资料翻译。
第04～11周：掌握MATLAB语言，熟悉控制系统基本理论。
第12～15周：完成对控制系统基本模块MATLAB仿真。
第16～18周：撰写毕业论文，答辩。
Ⅳ、主要参考资料：[1] 《MATLAB在控制系统中的应用》，张静编著，电子工业出版社。
[2]《MATLAB在控制系统应用与实例》，樊京，刘叔军编著，清华大学出版社。
[3]《智能控制》，刘金琨编著，电子工业出版社。
[4]《MATLAB控制系统仿真与设计》，赵景波编著，机械工业出版社。
[5]The Mathworks,Inc.MATLAB-Mathemmatics(Cer.7).2005.信息工程系电子信息工程专业类 0882052 班学生（签名）：填写日期：年月日指导教师（签名）：助理指导教师(并指出所负责的部分)：信息工程系（室）主任（签名）：学士学位论文原创性声明本人声明，所呈交的论文是本人在导师的指导下独立完成的研究成果。
除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含法律意义上已属于他人的任何形式的研究成果，也不包含本人已用于其他学位申请的论文或成果。
对本文的研究成果作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式表明。
Matlab中的模拟与仿真技术
Matlab中的模拟与仿真技术引言Matlab是一种广泛应用于科学和工程领域的高级编程语言和环境。
它的出现极大地方便了科学家和工程师进行数据分析和建模仿真工作。
本文将探讨Matlab中的模拟与仿真技术，从基础概念到实际案例，展示它在不同领域的应用和优势。
一、模拟与仿真的基本概念模拟与仿真是一种模拟真实物理系统或过程的技术，用于分析和预测实际系统的行为。
它包括两个主要步骤：建立数学模型和进行仿真实验。
Matlab作为一种强大的工具，提供了丰富的函数和工具箱，使得模拟与仿真变得更加高效和精确。
二、Matlab中的建模技术在Matlab中，建模是模拟与仿真的基础。
通过建立适当的数学模型，可以描述和分析各种现象和系统。
Matlab提供了丰富的数学工具和函数，例如符号计算工具箱、优化工具箱等，使得建模变得更加简单和便捷。
三、Matlab中的物理建模技术物理建模是模拟与仿真的重要一环，主要用于描述和分析物理系统的行为。
Matlab通过其强大的数值计算能力和图形绘制功能，可以帮助用户快速构建复杂的物理模型，并进行仿真实验。
例如，通过Matlab可以建立电路模型、流体动力学模型、机械系统模型等，用于分析和优化不同领域的物理问题。
四、Matlab中的系统建模技术系统建模是模拟与仿真的核心内容，主要用于描述和分析复杂系统的行为。
Matlab提供了强大的系统建模工具和函数，例如控制系统工具箱、状态空间工具箱等，可以帮助用户构建各种复杂系统的数学模型，并对其进行仿真实验。
通过Matlab，用户可以分析系统的稳定性、性能指标等，并进行控制器设计和优化。
五、Matlab中的数据分析与可视化技术数据分析和可视化是模拟与仿真结果的重要分析手段。
Matlab拥有丰富的数据分析工具和图形绘制函数，可以帮助用户对仿真结果进行全面和深入的分析。
例如，可以使用Matlab进行数据拟合、频谱分析、统计分析等，并通过绘制图形展示结果。
这些功能在科学研究、工程设计和决策分析中起到了重要的作用。
DMC算法MATLAB编程及仿真
一、前言工业生产的过程是复杂的，建立起来的模型也是不完善的。
即使是理论非常复杂的现代控制理论，其效果也往往不尽人意，甚至在一些方面还不及传统的PID控制。
20世纪70年代，人们除了加强对生产过程的建模、系统辨识、自适应控制等方面的研究外，开始打破传统的控制思想，试图面向工业开发出一种对各种模型要求低、在线计算方便、控制综合效果好的新型算法。
在这样的背景下，预测控制的一种，也就是动态矩阵控制（DMC）首先在法国的工业控制中得到应用。
因此预测控制不是某种统一理论的产物，而是在工业实践中逐渐发展起来的。
预测控制中比较常见的三种算法是模型算法控制（MAC），动态矩阵控制（DMC）以及广义预测控制。
本篇所采用的是动态矩阵控制，其采用增量算法，因此在消除稳态余差方面非常有效。
二、控制系统设计方案2.1 控制系统方案设计图动态矩阵控制是基于系统阶跃响应模型的算法，隶属于预测控制的范畴。
它的原理结构图如下图(1)所示：图(1) 预测控制原理结构图上图就是预测控制原理结构图，从图中我们可以看到，预测控制的主要特点。
即建立预测模型；采用滚动优化策略，采用模型误差反馈矫正。
这也是预测控制的本质所在。
下面将对这三个特点一一说明。
2.2 预测控制基本原理1、预测模型：预测模型的功能是根据对象历史信息和未来输入对对象输出进行预测，它是被控对象的准确模型。
这里只强调模型的功能而不强调其结构形式。
因此，预测模型可以是状态方程、传递函数等传统的参数模型，对于线性稳定对象，阶跃响应、脉冲响应这类非参数模型也可以作为预测模型使用。
预测模型具有展示系统未来动态行为的功能，这样，就可以利用预测模型来预测未来时刻被控对象的输出变化及被控变量与其给定值的偏差，作为控制作用的依据，使之适应动态系统所具有的因果性的特点，得到比常规控制更好的控制效果。
2、滚动优化：预测控制是一种优化控制算法，它是通过某一性能指标的最优来确定未来的控制作用。
这一性能指标涉及到系统未来的行为。
预测控制中动态矩阵控制DMC算法研究及仿真
安徽大学本科毕业论文（设计）（内封面）题目：预测控制中动态矩阵控制DMC算法研究学生姓名：张汪兵学号：P4*******院（系）：电子科学与技术学院专业：自动化入学时间：2006年9月导师姓名：张倩职称/学位：硕士导师所在单位：安徽大学电子科学与技术学院预测控制中动态矩阵控制DMC算法研究及仿真摘要：动态矩阵控制（dynamic matrix control, DMC）算法是一种基于对象阶跃响应预测模型、滚动实施并结合反馈校正的优化控制算法，是预测控制算法之一。
本文阐述了预测控制的产生、发展及应用，进一步介绍动态矩阵控制算法的产生和现状，就当前动态矩阵控制算法在实际工业控制领域中发展应用现状以及今后可能的研究发展方向作了分析。
并对动态矩阵控制的算法作了推导，在理论依据方面给予证明。
可是在实际工业控制领域中，大多数被控对象都是多变量的，本文通过对该算法作了有约束、多变量两方面的改进，使该算法实际应用性更强。
文章还对该算法进行了 matlab 仿真，并对仿真结果进行分析研究，予以验证。
关键词：预测，动态矩阵控制，模型，反馈矫正，有约束，多变量。
Forecast for control of Dynamic Matrix Control DMCalgorithmAbstractDynamic Matrix Control (dynamic matrix control, DMC) algorithm is a step response based on the object prediction model, and rolling implementation and optimization of the feedback correction control algorithm, is one of predictive control algorithms. This paper describes the control forecast the rise, development and application of further information on Dynamic Matrix Control algorithm and the formation of the status quo on the current dynamic matrix control algorithm in the actual control in the field of industrial development and possible future application of the research and development direction of an analysis. Dynamic Matrix Control and the algorithm is derived, in terms of the theoretical basis for that. But in practice in the field of industrial control, the majority of objects are charged with multiple variables, the paper through the binding of the algorithm, two more variables in the promotion and improvement of the algorithm so that a more practical application. The article also has the algorithm matlab simulation, and analysis of simulation results to be verified.Key words: forecasting; dynamic matrix control; model; feedback correction; binding; multivariable第一章. 绪论1.1预测控制的产生预测控制的产生，并不是理论发展的需要，而首先是工业实践向控制提出的挑战。
shell重油裂解问题 dmc仿真 matlab
shell重油裂解问题 dmc仿真 matlab重油是一种具有高分子量和复杂化学成分的石油产品，其加工和利用具有一定的困难性。
为了更高效地利用重油，重油裂解工艺被广泛应用。
而DMC（Dynamic Matrix Control）是一种常用的先进控制技术，通过控制系统动态性能变化来实现对过程的优化控制。
本文将介绍重油裂解工艺的原理和问题，并借助DMC在Matlab中进行仿真，探讨其应用与效果。
重油裂解工艺是将重油加热至高温并加入催化剂，以破坏重油中的分子键，从而产生较低分子量的化合物。
裂解反应主要分为热裂解和催化裂解两种方式，其中催化裂解是更常用和效果更好的一种，可以通过调控催化剂种类和反应条件来控制裂解产物的组成和产量。
重油裂解过程中会产生大量的中间产物，因此需要一个高效且精确的控制系统来稳定和优化裂解过程。
DMC是一种基于模型的先进控制技术，通过对系统建立数学模型，并根据模型预测和修正系统响应，达到优化控制系统的目的。
DMC控制系统的关键是建立准确的数学模型，而对于重油裂解过程，模型可以通过实验数据或者化学反应动力学来构建。
在Matlab中，可以使用系统辨识工具箱（System Identification Toolbox）对实验数据进行处理和建模，也可以使用反应动力学模型方程进行建模。
建立好的模型可以通过系统辨识工具箱进行训练和验证，以获得准确的模型参数。
在进行DMC仿真时，需要确定控制系统的目标和优化指标。
对于重油裂解工艺，目标可能包括稳定产物质量和产量、最小化催化剂消耗和能源消耗等。
优化指标可以通过目标函数来体现，例如多目标优化或者加权优化。
接下来，需要在Matlab中编写DMC控制系统的代码，并根据建立好的数学模型进行优化。
代码中需要定义控制问题的参数、约束条件、模型参数等，然后使用DMC控制器进行仿真和优化。
Matlab提供了一系列控制工具箱，如Model Predictive Control Toolbox、Advanced Control Toolbox等，可以方便地实现DMC控制器。
基于MATLAB多变量DMC算法的仿真技术研究
基于MATLAB多变量DMC算法的仿真技术研究摘要:利用MATLAB开发系统的仿真程序,以试验室的CSTR模型为研究对象,用动态矩阵控制算法建立仿真模型,实现多输入多输出系统的控制,绘制出调节曲线,分析各个参数对系统性能的影响。
结果表明,该控制算法得到较好的控制效果。
关键词:机理建模动态矩阵控制(DMC) CSTR系统过程控制在工业生产中广泛应用着各种反应器,连续搅拌反应是非常重要的反应过程,能代表许多反应系统的特性。
同时,连续搅拌反应器(CSTR)模型比其他连续反应器类型简单。
控制系统大多为多变量控制,各被控量与输出量之间有紧密的联系,而且被动对象有较大的时间滞后,PID算法不能达到控制要求。
1 连续搅拌反应器及其数学模型1.1 CSTR过程分析用连续搅拌反应器实现冷热水混合,Q1、Q2、T1、T2分别为热水和冷水的流量及温度。
温度、液位具有较强的耦合性,冷水、热水分别流入冷热水的水槽,进入混和器进行混合。
控制进水电磁阀的开度,调节温度和液位。
1.2 机理建模建模是基于以下假设:(1)1号容器和2号容器中的液体为同种液体;(2)3号容器中的冷热液体混合均匀。
根据物料守恒定律(见式1):根据能量守衡定律:3号容器中液体单位时间内热量的变化率应等于1号容器和2号容器单位时间内带入的热量,减去3号容器流出液体带走的热量,见式(5):2 动态矩阵控制动态矩阵控制(DMC)是预测控制的一种。
DMC算法以系统的的阶跃响应模型作为内部模型,适用于渐进稳定的线性对象。
对于非线性对象,可以在工作点处线性化,包括模型预测控制、滚动优化和反馈校正等技术方法。
2.1 控制器设计温度和液位具有较强的耦合性,而且有较长的时间滞后。
因此,对温度和液位的控制通常采用DMC预测控制算法,得到的控制量不直接加到控制对象上,而是把由液位偏差经DMC算法得到的控制量作为控制注入水的流量,把由温度偏差经DMC算法得到的控制量作为控制注入水量的参考值。
现代控制系统分析与设计——基于matlab的仿真与实现
现代控制系统分析与设计——基于matlab的仿真与实现随着现代科技的不断发展，越来越多的技术应用到现代控制系统中，而控制系统的分析与设计更是一项复杂的技术。
为了更好地实现现代控制系统的分析与设计，计算机技术尤其是基于Matlab的计算机仿真技术在现代控制系统分析与设计中已发挥着越来越重要的作用。
本文旨在介绍基于Matlab的仿真技术，总结它在现代控制系统分析与设计中的应用，为研究者们提供一个思考Matlab技术在现代控制系统分析与设计中的可能性的契机。
Matlab是当今流行的科学计算软件，它的设计特别适合进行矩阵运算和信号处理等工作，可以有效地处理大量复杂的数字信息，因此成为现代计算机技术应用于控制系统分析和设计的重要工具。
基于Matlab的仿真技术主要用于建立控制系统的动态模型，分析系统的特性，评估系统的性能，模拟系统的行为，确定系统的参数，优化系统的性能。
基于Matlab的仿真技术已被广泛应用于现代控制系统的设计中。
首先，基于Matlab的仿真技术可以有效地提高系统设计的效率。
通过实现对控制系统的动态模型建模，可以快速搭建出真实系统的模拟系统，并可以使用计算机来模拟系统行为，可以有效地缩短控制系统设计的周期。
其次，基于Matlab的仿真技术可以有效地改善系统设计质量。
通过分析模拟系统的行为，可以寻找更合理的解决方案，从而改善系统设计的质量。
第三，基于Matlab的仿真技术可以有效地确定系统参数。
通过在模拟系统中添加不同参数，并通过对系统模拟行为的分析，可以确定使系统更加有效的参数组合。
最后，基于Matlab的仿真技术可以有效地优化系统性能。
通过对系统行为的分析，可以识别出系统存在的问题，并设计相应的优化策略，从而实现系统性能的最佳化。
综上所述，基于Matlab的仿真技术在现代控制系统分析与设计中发挥着重要的作用，不仅可以提高系统设计的效率，而且可以改善系统设计的质量，确定系统参数，优化系统性能。
基于Matlab的计算机控制技术仿真实验
实验一 基于Matlab 的控制系统模型一、 实验目的1. 熟悉Matlab 的使用环境，学习Matlab 软件的使用方法和编程方法2. 学习使用Matlab 进行各类数学变换运算的方法3. 学习使用Matlab 建立控制系统模型的方法二、 实验器材x86系列兼容型计算机，Matlab 软件三、 实验原理1. 香农采样定理对一个具有有限频谱的连续信号f(t)进行连续采样，当采样频率满足max 2ωω≥S 时，采样信号f*(t)能无失真的复现原连续信号。
作信号t e t f 105)(-=和kT 10*5)(-=e t f 的曲线，比较采样前后的差异。
幅度曲线： T=0.05 t=0:T:0.5f=5*exp(-10*t) subplot(2,1,1) plot(t,f) gridsubplot(2,1,2) stem(t,f) grid请改变采样周期T ，观察不同的采样周期下的采样效果。
幅频曲线： w=-50:1:50F=5./sqrt(100+w.^2) plot(w,F) grid若|)0(|1.0|)(|max F j F =ω，选择合理的采样周期T 并验加以证 w=-400:20:400 ws=200 Ts=2*pi/wsF0=5/Ts*(1./sqrt(100+(w).^2)) F1=5/Ts*(1./sqrt(100+(w-ws).^2)) F2=5/Ts*(1./sqrt(100+(w+ws).^2)) plot(w,F0,w,F1,w,F2) grid请改变采样频率ws ，观察何时出现频谱混叠？2. 拉式变换和Z 变换使用Matlab 求函数的拉氏变换和Z 变换 拉式变换： syms a w t f1=exp(-a*t) laplace(f1) f2=tlaplace(f2) f3=t* exp(-a*t) laplace(f3) f4=sin(w*t)Z 变换： syms a k T f1=exp(-a*k*T) ztrans(f1) f2=k*T ztrans(f2)f3=k*T*exp(-a*k*T) ztrans(f3) f4=sin(a*k*T)laplace(f4)f5=exp(-a*t)*cos(w*t) laplace(f5)反拉式变换 syms s a f1=1/silaplace(f1) f2=1/(s+a) ilaplace(f2) f3=1/s^2 ilaplace(f3)f4=w/(s^2+w^2) ilaplace(f4)f5=1/(s*(s+2)^2*(s+3)) ilaplace(f5)ztrans(f4) f5=a^k ztrans(f5)反Z 变换 syms z a T f1=z/(z-1) iztrans(f1)f2=z/(z-exp(-a*T)) iztrans(f2) f3=T*z/(z-1)^2 iztrans(f3) f4=z/(z-a) iztrans(f4)f5=z/((z+2)^2*(z+3)) iztrans(f5)3. 控制系统模型的建立与转化传递函数模型：num=[b1,b2,…bm]，den=[a1,a2,…an]，nn n mm m b s a s a b s b s b den num s G ++++++==-- 121121)( 零极点增益模型：z=[z1,z2,……zm]，p=[p1,p2……pn]，k=[k]，)())(()())(()(2121n m p s p s p s z s z s z s k s G ------=四、实验步骤1.根据参考程序，验证采样定理、拉氏变换和Z变换、控制系统模型建立的方法2.观察记录输出的结果，与理论计算结果相比较3.自行选则相应的参数，熟悉上述的各指令的运用方法五、实验数据及结果分析记录输出的数据和图表并分析六、总结实验二 基于Matlab 的离散控制系统仿真一、 实验目的1. 学习使用Matlab 的命令对控制系统进行仿真的方法2. 学习使用Matlab 中的Simulink 工具箱进行系统仿真的方法二、 实验器材x86系列兼容型计算机，Matlab 软件三、 实验原理1. 控制系统命令行仿真二阶系统闭环传递函数为22222554.025)54.02(51)54.02(5)(+⨯⨯+=⨯⨯++⨯⨯+=s s s ss s s G ，请转换为离散系统脉冲传递函数并仿真，改变参数，观察不同的系统的仿真结果。
预测控制中动态矩阵(DMC)算法研究及仿真
预测控制中动态矩阵(DMC)算法研究及仿真摘要：预测控制是近年来发展起来的一类新型计算机控制算法。
由于预测控制具有多步预测、滚动优化和反馈校正的功能，所以控制效果比较好，鲁棒性也很强，对于一些不易建立精确的数学模型并且比较复杂的工业生产过程来说，预测控制是一种比较好的控制方法。
本文阐述了预测控制的基本原理和典型方法，并选取基于动态矩阵算法预测控制实例，进行了MA TLAB仿真，并对仿真结果进行分析研究。
关键词：预测控制，动态矩阵算法，模型1 预测控制介绍20世纪70年代，在工控领域，预测控制作为一类新型计算机控制算法被工控工作者提出来。
预测控制在全球化工、炼油等行业的数千个复杂装置中得到了成功的应用，并且获得了巨大的经济效益，它对复杂工业过程的优化控制产生了很大影响，成为先进过程控制的代表，是最受工控工作者青睐的先进控制算法。
预测控制算法的应用已经扩展到了各种领域，这是因为预测控制算法具有可以在不确定环境下进行优化控制的机理。
在20世纪90年代之后，预测控制在实践中得到了广泛的应用，逐渐形成了以传统最优控制与预测控制的联系为基础的新型控制算法，它在方法上具有创新性、理论上具有深刻性，是充满活力与生机的新的学科分支。
预测控制在国外的工业过程中得到了成功的应用，在很大程度上鼓舞了我国工控工作者对于加快掌握和应用预测控制这种先进控制技术的信心。
从20世纪90年代以来，在国家科技攻关计划的支持下，国内不少单位研发了具有自主知识产权的预测控制软件，并将其应用在各类工业过程中，获得了成功，积累了丰富的经验。
然而，目前预测控制在我国应用的深度和广度和国外相比仍有很大差距，因此，进一步普及预测控制技术，特别是推广预测控制工业应用的经验，是推动预测控制在我国各行各业应用的当务之急。
一般来说，采样控制算法而非连续控制算法，作为预测控制的表现形式，这是因为计算机是预控制的实现手段。
预测控制，是指利用内部模型的输出或状态来进行预测，与此同时，采取反馈校正和有限时域滚动优化的思想，对系统的某个性能指标进行最优计算，并且依据这个最优化的计算结果来确定一个控制时域内最优的控制序列。
阶梯式多变量dmc分散优化算法及工程化实现
阶梯式多变量dmc分散优化算法及工程化实现
该算法的基本思路是将阶梯式过程划分为多个相互独立的控制区间，在每个区间内采用DMC控制器进行控制，并通过分散优化算法对各个控制区间进行协调。
具体而言，该算法包含以下主要步骤：
1. 系统建模：对阶梯式过程进行建模和参数辨识，得到各个区间的状态空间模型和DMC参数。
2. 控制器设计：在每个控制区间内分别设计DMC控制器，并设置合适的控制权重，以实现最优控制效果。
3. 参数优化：基于分散优化思路，将各个控制区间看作相互独立的优化子问题，通过解耦和协调得到最优的控制参数。
4. 实时控制：将优化后的控制参数输入到各个DMC控制器中，实现实时控制并对控制效果进行评估和调整。
为了验证该算法的有效性，本文基于Matlab/Simulink进行了仿真实验。
实验结果表明，采用该算法控制的阶梯式过程具有较好的控制效果和鲁棒性，且具有良好的实时性和计算效率。
此外，为了进一步验证该算法的可行性和可靠性，还将其在一台真实的阶梯式加热炉上进行了工程化实现和应用，并获得了良好的应用效果。
综上所述，本文提出了一种基于分散优化思路的阶梯式多变量DMC控制算法，并进行了工程化实现和验证。
该算法具有一定的理论价值和实际应用价值，可为化工等领域的阶梯式过程控制提供一种新的控制思路和方法。
DMC信道容量迭代计算的matlab实现
DMC 信道容量迭代计算的matlab 实现--通信与信息系统一、用了matlab 实现DMC 容量迭代的算法如下：1. 初始化信源分布：.0deta 10,1,0,1)(>>=⋯==，选置，，k r i rP k i 一般我选deta=0.000001。
2. }{,)()()()(k ij ijik i ji k i k ij t p p p p t 得反向转移概率矩阵由式∑=。
3.()()()()(){}111]log exp[]log exp[+++==∑∑∑k i k i j ij k ji jij k ji k i p P t pt p p 计算由式。
4.()()()()()()。
C t p t P I C k r i s j k ij ji k k k 10011log exp log ,+==++⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧⎥⎦⎤⎢⎣⎡==∑∑计算由式5. 若a C C C k k k det )1()()1(>-++，则k=k+1，转第2步6.输出迭代次数k 和()1+k C 和1+k P ，终止。
二、了解了信道容量的定义和DMC 信道容量迭代计算方法，我用了matlab 来进行编程进行迭代计算得出信道容量。
不足之处在于每迭代一次就输出一次迭代次数直到最后一次迭代。
1）输入：输入信源个数、信宿个数和信道容量的精度，程序能任意生成随机的信道转移概率矩阵，也可以自己输入信道转移矩阵。
2）输出：输出最佳信源分布和信道容量。
将附件里的dmc.m 文件直接run 运行可以自主输入信道转移概率矩阵，按照程序中提示将那两句代替判断输入矩阵是否正确的那部分，dmc1.m 运行可以随机生成信道转移概率矩阵。
三、检验程序之一：输入信源个数：2输入信宿个数：3输入信道容量的精度： 0.000001输入信道转移矩阵P ：[0.5000 0.3000 0.2000;0.3000 0.5000 0.2000] 之二：P ：[0.4000 0.3000 0.2000;0.3000 0.5000 0.2000] 之三：P ：[1.1000 -0.3000 0.2000;0.3000 0.5000 0.2000] 之四：P:[0.6 0.4;0.01 0.99]之五：自动生成信道转移矩阵四、程序源代码：clear;r=input('输入信源个数：');s=input('输入信宿个数：');deta=input('输入信道容量的精度：');Q=rand(r,s); %形成r行s列随机矩阵QA=sum(Q,2); %把Q矩阵每一行相加和作为一个列矩阵AB=repmat(A,1,s); %把矩阵A的那一列复制为S列的新矩阵%判断信道转移概率矩阵输入是否正确P=input('输入信道转移矩阵P：')%从这句话开始将用下面两句代替可自动生成信道转移矩阵[r,s]=size(P);for i=1:rif(sum(P(i,:))~=1) %检测概率转移矩阵是否行和为1.error('概率转移矩阵输入有误！！')return;endfor j=1:sif(P(i,j)<0||P(i,j)>1) %检测概率转移矩阵是否负值或大于1error('概率转移矩阵输入有误！！')return;endendend%将上面的用下面两句代替可自动生成信道转移矩阵%disp('信道转移概率矩阵:')%P=Q./B 信道转移概率矩阵（每一个原矩阵的新数除以所在行的数总和）i=1:1:r; %设置循环首项为1，公差为1，末项为r（Q的行数）的循环p(i)=1/r; %原始信源分布r个信源,等概率分布disp('原始信源分布：')p(i)E=repmat(p',1,s);%把r个等概率元素组成一列，复制为s列for k=1:1:1/detam=E.*P; % m=p.*E; %后验概率的分子部分a=sum(m); %把得到的矩阵m每列相加之和构成一行su1=repmat(a,r,1);%把得到的行矩阵a复制r行,成一新矩阵sul,后验概率的分母部分t=m./su1; %后验概率矩阵n=exp(sum(P.*log(t),2)); %信源分布的分子部分su2=sum(n); %信源分布的分母部分p=n/su2; %信源分布E=repmat(p,1,s);C(k+1)=log(sum(exp(sum(P.*log(t),2))))/log(2);kk=abs(C(k+1)-C(k))/C(k+1);if(kk<=deta)break;enddisp('迭代次数：k='),disp(k)enddisp('最大信道容量时的信源分布：p='),disp(p')disp('最大信道容量：C='),disp(C(k+1))五、运行结果如下：检验程序之一：输入信源个数：2输入信宿个数：3输入信道容量的精度：0.000001输入信道转移矩阵P：[0.5000 0.3000 0.2000;0.3000 0.5000 0.2000]P =0.5000 0.3000 0.20000.3000 0.5000 0.2000原始信源分布：ans =0.5000 0.5000迭代次数：k=1最大信道容量时的信源分布：p=0.5000 0.5000最大信道容量：C=0.0365检验程序之二：P：[0.4000 0.3000 0.2000;0.3000 0.5000 0.2000]检验程序之三：P：[1.1000 -0.3000 0.2000;0.3000 0.5000 0.2000]检验程序之四：P:[0.6 0.4;0.01 0.99]输入信源个数：2输入信宿个数：2输入信道容量的精度：0.000001输入信道转移矩阵P：[0.6 0.4;0.01 0.99]P =0.6000 0.40000.0100 0.9900原始信源分布：ans =0.5000 0.5000迭代次数：k=1迭代次数：k=2迭代次数：k=3迭代次数：k=4迭代次数：k=5迭代次数：k=6迭代次数：k=7迭代次数：k=8迭代次数：k=9最大信道容量时的信源分布：p=0.4240 0.5760最大信道容量：C=0.3688检验程序之五：自动生成信道转移矩阵变为dmc1.m文件改程序如下：结果运行如下：输入信源个数：2输入信宿个数：2输入信道容量的精度：0.000001 信道转移概率矩阵:P =0.6102 0.38980.3223 0.6777原始信源分布：ans =0.5000 0.5000迭代次数：k=1迭代次数：k=2迭代次数：k=3迭代次数：k=4迭代次数：k=5迭代次数：k=6迭代次数：k=7迭代次数：k=8迭代次数：k=9迭代次数：k=10迭代次数：k=11迭代次数：k=12最大信道容量时的信源分布：p=0.4977 0.5023最大信道容量：C=0.0610YS20112508 夏笑笑通信与信息系统。
如何利用Matlab技术进行模拟实验
如何利用Matlab技术进行模拟实验引言：模拟实验是一种基于计算机仿真的方法，通过对系统的数学建模及仿真模拟，来了解和研究实际问题。
MATLAB作为一种功能强大的数学软件，提供了丰富的工具和函数，可以用于各种领域的模拟实验。
本文将介绍如何利用MATLAB技术进行模拟实验，并分析其优势和应用案例。
一、使用MATLAB进行数学建模数学建模是模拟实验的基础，通过数学模型的建立，可以将实际问题转化为数学表达式，进而进行仿真模拟分析。
在MATLAB中，有一些常用的数学建模工具和函数可以帮助我们完成这个过程。
1.符号计算工具包(Symbolic Math Toolbox)：该工具包提供了符号化数学计算的功能，可以进行符号运算、求解方程、求导、积分等操作。
通过符号计算，可以将数学问题抽象为符号表达式，方便后续的建模和仿真。
2.方程求解器(Solver)：MATLAB中内置了多种求解方程的算法和函数，可以快速准确地求解各种数学模型中的方程。
例如，可以使用fsolve函数来求解非线性方程组，使用ode45函数来求解常微分方程等。
3.优化工具箱(Optimization Toolbox)：该工具箱提供了多种优化算法和函数，可以用于求解最优化问题。
例如，使用fmincon函数可以进行约束最优化，使用linprog函数可以进行线性规划等。
二、MATLAB的仿真建模功能MATLAB不仅可以进行数学建模，还提供了强大的仿真建模功能，可以根据建立的数学模型进行仿真实验，并得到模拟结果。
1.图形化建模界面(Simulink)：MATLAB中的Simulink是一个图形化建模和仿真环境，可以用于构建动态系统的模型。
用户可以通过将各种功能块组合在一起，建立整个系统的模型。
Simulink支持各种类型的信号和系统，包括连续时间、离散时间、混合时间等。
通过Simulink可以直观地展示系统的动态行为，并进行仿真和分析。
2.系统动态仿真：MATLAB提供了一系列用于系统动态仿真的函数和工具箱。
matlab设计dmc模型代码
标题：MATLAB设计DMC模型代码摘要：本文将详细介绍如何使用MATLAB软件编写DMC（Dynamic Matrix Control）模型代码。
DMC是一种基于模型的控制方法，可以有效地应用于工业过程的控制和优化中。
通过本文的学习，读者将能够掌握DMC模型的基本原理和编写代码的方法，为工业控制领域的应用提供参考。
正文：一、DMC模型概述DMC是一种基于模型的预测控制方法，它通过建立过程的数学模型，预测未来的系统响应，并根据预测结果进行控制。
DMC模型具有良好的鲁棒性和适应性，适用于各种工业过程的控制。
二、DMC模型代码编写步骤1. 数据采集和建模需对待控制的工业过程进行数据采集，并利用MATLAB中的系统辨识工具箱进行建模。
建立过程的动态数学模型是DMC模型设计的基础。
2. DMC模型参数确定根据建立的数学模型，确定DMC模型的参数，包括控制时域长度、预测时域长度、控制权重矩阵、预测权重矩阵等。
3. 编写MATLAB代码使用MATLAB软件，在命令窗口或脚本文件中编写DMC模型的代码。
主要包括以下步骤：（1）导入过程的数学模型（2）初始化模型参数（3）设定控制目标（4）进行预测控制（5）实时更新控制器输出三、DMC模型代码示例以下是一个简单的DMC模型代码示例，用于控制一个二阶惯性过程：```MATLAB导入过程模型G = tf([1],[1,1,0]);初始化模型参数N = 10;Nu = 3;lambda = 1;D = 100;设定控制目标r = ones(D,1);预测控制for k=1:Dif k<=10deltau(k)=1;elsedeltau(k)=0;endendfor k=1:Dy(k) = G * deltau(k);if k<=100u(k) = u(k-1)+deltau(k); elseu(k) = u(k-1);endend```四、DMC模型代码应用实例以一个温度控制系统为例，通过MATLAB编写DMC模型代码，对温度进行控制。
如何通过MATLAB进行模拟与仿真
如何通过MATLAB进行模拟与仿真引言：MATLAB（Matrix Laboratory）是一种用于数值分析和数据可视化的高级编程语言和环境。
它被广泛应用于科学研究、工程设计和教育培训等领域。
本文将介绍如何利用MATLAB进行模拟与仿真，从而加强理论学习、验证设计方案以及优化算法等方面发挥作用。
一、了解MATLAB的基本概念和功能MATLAB是一种多范式的编程语言，可进行数据分析、算法开发和数值计算等多种任务。
它具有强大的矩阵操作能力和丰富的函数库，可以进行各种数学运算、统计分析和信号处理等操作。
此外，MATLAB还支持快速绘图、动态可视化和图像处理等功能，有助于直观展示仿真结果。
二、建立仿真模型在进行仿真前，首先需要建立仿真模型。
仿真模型是指根据实际问题所设定的数学模型，并将其转化为MATLAB可以识别和处理的形式。
在建模过程中，可以利用MATLAB提供的各种函数和工具箱，如Simulink、Control System Toolbox等进行辅助。
确定好模型的输入、输出和参数等，以便后续的仿真和分析。
三、选择适当的仿真方法MATLAB提供了多种仿真方法，根据具体问题的特点选择合适的仿真方法非常重要。
常用的仿真方法包括Monte Carlo方法、有限元法和迭代求解等。
Monte Carlo方法适用于随机变量的模拟，有限元法用于解决结构、电磁和热力等问题，而迭代求解则适用于非线性方程组的求解。
根据问题的需求和复杂度，选择相应的仿真方法能够提高仿真的准确性和效率。
四、进行仿真实验在进行仿真实验前，需要根据仿真模型设定好实验参数和条件，如初始状态、仿真时间和外部输入等。
然后，利用MATLAB提供的仿真函数对模型进行仿真，并得到仿真结果。
仿真结果可以是一组数据、图形或动态模拟等形式，根据需要进行相应的处理和分析。
五、仿真结果的可视化与分析仿真结果的可视化与分析是评估仿真效果和提取有价值信息的重要环节。
MATLAB提供了丰富的绘图函数和工具，可以将仿真结果以直观、易理解的方式展示出来。