预测控制MATLAB仿真与设计
【学习】第7章模型预测控制系统的计算机辅助设计MATLAB控制系统设计与仿真教学
s1,1,i
Si
s2,1,i
sny ,1,i
s1,2,i sny ,2,i
s1,n ,i
(7.3)
sny ,n ,i
其中, sl,m,i 是第m个输入到第l个输出的第i个阶跃 响应。 MPC工具箱将按照下面的格式存储阶跃响应模
型：
S1
S2
Sn
n o u t(1) 0
0
p la n t
n
y(k) si(ki)sn(kn1) (7.1)
i1
上述阶跃响应模型也可以用于稳定且具有积分性质 的过程。 对于一个积分过程, 我们可以假设系统在n步 以后的响应信号的斜率保持常数, 也就是说：
s n s n 1 s n 1 s n s n 2 s n 1 (7.2)
对于具有nv个输入和ny个输出的多输入多输出 （MIMO）系统, 我们可以得到一系列阶跃响应的系数 矩阵
图 7.1 系统的阶跃响应曲线
我们也可以首先生成系统的状态空间模型, 然后使 用tf2ss函数和ss2step生成阶跃响应模型：
num = ［0 0 0 num］; den = ［den 0 0］; ［phi, gam, c, d］ = tf2ss(num, den); % 转换成状态空间形式 plant = ss2step(phi, gam, c, d, tfinal, delt1, delt2, nout); % 计算阶跃响应
归（plsr）计算得到。 下面的程序（mpctutid）演示了
具体的计算步骤：
% 载入系统输入和输出数据, 这些数据由下面的传 递函数和随机白噪声产生
% 从输入1到输出1的传递函数: g11=5.72exp(-14s)/ (60s+1)
基于MATLAB的预测控制系统设计
Ｊ ＝
方差。
ｅ 印 ［ ＿ 寺 溉 ２ 】
（ ６ ） 失 比较 大 ．特别 在 脉 冲积 累数 目较 小 时尤 为严 重 ．
利分 布 的参量 法
非参 量 检 测不 知 道 或没 有 利用 杂 波 的有 关 信 息 ． 损
因此 ． 在 实 际地 面雷 达 中用得 比较 多 的还 是 基 于瑞
社． １ ９ ８ ２ ．
１ ）参 量 检 测是 基 于 对 雷 达 杂 波干 扰 环 境 的 了
解． 建 立 杂 波 分 布 的数 学 模 型 ， 然 后 据 此 设 计 恒 虚
【 ２ 】 Ｓ ｋ ｏ ｌ ｎ ｉ ｋ Ｍｅ ｒ ｒ ｉ ｌ ｌ Ｉ ． 雷达手册［ Ｍ】 ． 王军， 林强译． 北京： 电 子工 业
第 １ １ 期
颜波 涛 ： 不 同杂 波环 境下 恒 虚警检 测 应用 分析
１ １
数一 正 态分 布杂 波 的概率 密 度 函数为 ：
变 化而 不 同 ．因而 它有可 能是 时变 的 ，在这 种情 况 下． 可采 用能适 应 杂波环 境 宽广 变化 的非参 量 检测 。 ３ ） 参量检测中． 即使 所 建 立 的 杂波 模 型 与 杂波
去 ｅ 孚 ）
因而能 实现 恒虚 警 率处 理
这是 与杂波参数 ０ － ３ 无关 的标 准正态分布 ，
非 参 量恒 虚 警 率 处理 是 在 雷 达 环境 比较 复 杂 ，
了确 保 雷 达 在各 类 杂 波存 在 的 条件 下 能 完 成 对 （ ８ ） 为 目标 信号 的正 常检 测．可 不 同杂 波不 同信噪 比采用 不 同的恒 虚警 处理 ， 增 强 雷达抗 干 扰能 力 。 对 于 非高 斯 分 布 的 杂 波 采 用 非 参 量 恒 虚 警 具 有 更 强 的适 应
基于MatlabGUI的预测控制仿真平台设计
2.2 仿真算法中的几个问题
作为仿真平台，对于算法应该具有可扩展性，并且提供
良好的接口，以便其他算法动态加载。本平台主要针对预测
控制的典型算法，如 DMC，GPC，MAC 的预测控制算法进
行设计，并且对于其他复杂的预测控制算法（如非线性 MPC
算法，鲁棒 MPC 算法等）提供预留接口。下面就离散化仿
as + b s2 + cs + d
也作类似变换。如果
yi,j
是由这两
个环节的不同阶次合成，则每个环节都对应于这样一类递推
关系，所得到的输出再合成为 yi,j，而第 i 个输出 yi 是由各个 输入 ui 所得到的 yi,j 线性叠加而成，这样就可以精确的计算 出仿真输出，如图 2 所示。
图 2 离散仿真计算仿真输出
引 言1
1 仿真平台总体设计
预测控制（Predictive Control）是由 Richalet 等人[1,2]于 1978 年首次提出的。近三十年来，预测控制被广泛应用于 工业领域，特别是针对复杂的控制对象和多样化的控制要 求，具有很好的控制效果。对于预测控制的理论和方法研究, 也始终是控制的热点领域之一。
Abstract：Dealing with the multi-variable predictive control system, from the point of view on avoiding Matlab simulation errors, a new method was proposed, in which the predictive model was decentralized and analyzed accurately. It helps to prove some related conclusions of predictive control. At the same time, Graphic User Interface (GUI) of Matlab was used to design a simulation platform of predictive control, which provides good interaction and extensibility. At last, some simulation examples were given to show the effectiveness of the platform. Key words：predictive control; GUI; simulation platform; extensibility
基于MATLAB控制系统的仿真与应用毕业设计论文
基于MATLAB控制系统的仿真与应用毕业设计论文目录一、内容概括 (2)1. 研究背景和意义 (3)2. 国内外研究现状 (4)3. 研究目的和内容 (5)二、MATLAB控制系统仿真基础 (7)三、控制系统建模 (8)1. 控制系统模型概述 (10)2. MATLAB建模方法 (11)3. 系统模型的验证与校正 (12)四、控制系统性能分析 (14)1. 稳定性分析 (14)2. 响应性能分析 (16)3. 误差性能分析 (17)五、基于MATLAB控制系统的设计与应用实例分析 (19)1. 控制系统设计要求与方案选择 (20)2. 基于MATLAB的控制系统设计流程 (22)3. 实例一 (23)4. 实例二 (25)六、优化算法在控制系统中的应用及MATLAB实现 (26)1. 优化算法概述及其在控制系统中的应用价值 (28)2. 优化算法介绍及MATLAB实现方法 (29)3. 基于MATLAB的优化算法在控制系统中的实践应用案例及分析对比研究31一、内容概括本论文旨在探讨基于MATLAB控制系统的仿真与应用，通过对控制系统进行深入的理论分析和实际应用研究，提出一种有效的控制系统设计方案，并通过实验验证其正确性和有效性。
本文对控制系统的基本理论进行了详细的阐述，包括控制系统的定义、分类、性能指标以及设计方法。
我们以一个具体的控制系统为例，对其进行分析和设计。
在这个过程中，我们运用MATLAB软件作为主要的仿真工具，对控制系统的稳定性、动态响应、鲁棒性等方面进行了全面的仿真分析。
在完成理论分析和实际设计之后，我们进一步研究了基于MATLAB 的控制系统仿真方法。
通过对仿真模型的建立、仿真参数的选择以及仿真结果的分析，我们提出了一种高效的仿真策略。
我们将所设计的控制系统应用于实际场景中，通过实验数据验证了所提出方案的有效性和可行性。
本论文通过理论与实践相结合的方法，深入探讨了基于MATLAB 控制系统的仿真与应用。
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。
MATLAB预测控制仿真发布系统设计
文章编 号： Ｉ ７ １０ ）
Ｇ ＝ （ ） ，输 入 控 制 参 数 Ｐ ５ ＝ ０， Ｍ＝ ， ｙ ＝ １ ， １ ｗｔ ［ ｌ 本 文 主 要 应 用 ｛ 种 典 型 预 测 控 制 算 法 ， 即 动 态 矩 阵 控 制 ｕ ｔ［ ｗ ＝］ ，得 到 图２２ ．。 ｆ ＤＭＣ 、模 型算 法 控 制 （ Ｃ及 状 态 空 间模 型 预测 控 制 ，对 单 输 入 ） ＭＡ ） 单 输 出线 性 系 统 仿 真 分 析 对 比 。首 先 在 ＭＡＴ ＡＢ 境 中开 发 模 型 Ｌ 环 算法控 Ｉ（ ￣ ＭＡＣ的 通 用 工 具 箱 ，其 次 ，调 用 动态 矩 阵 控 制 （ ］ ｉ ） ＤＭＣ ） 和 状 态 空 问模 型预 测 控 制 现 用 的控 制 工 具 箱 ，利 用Ａｃｉｅ Ｉ ｔ Ｘ４ ｖ ］ 技 术 ，基 于ＶＢ 软 件 实 现 了预 测 控 制算 法 在 Ｐｗ ｒｏ ｔ 的发 布 ，通 Ａ ｏ ｅＰ ｉ 中 ｎ 过该发布系统 ，仿真发 布了典型预测控制算法 的控 制效果 ，展示 了各 预测 算 法 的特 点 。
Ｇ（
为例仿真发布该算法特点 。 选 取 合 适 的 参 数 ，Ｐ ５ ，Ｍ＝ ， ｙ ｔ［］ ｌ ｔ［，即可 得 到 ＝０ Ｉ ｗ ＝１，ｌ ＝】 Ｗ 比较好 的控制效果 ，其通过该发布系统发布效果如图２ 所示 。 ． ３
图 ２１ 阶 系统 加 干 扰发 布 ．二 由 图 ２１ 知 ，ＭＡＣ 法 对 于 阶 跃 干 扰 具 有 较 强 的 抗 干 扰 ．可 算 性 ，能 够快 速 消 除 干扰 到达 设 定 值 ，并趋 于稳 定 。 ２２动 态矩 阵控 制ｆ ． ＤＭＣ 仿 真 发布 ） ＤＭＣ 法 可 以 直 接 利 用 ＭＡ ＡＢ自带 的 模 型 预 测 控 制 箱 即 算 ＴＬ 图 ２３ 阶 系统 仿 真 发 布 ．二 可。 由 图２３ 知 ，此 时 的 控 制参 数 为最 优 参 数 ，响 应 快 速 ，不 存 ．可 以高阶系统的仿真发布为例 在稳态余差 ，体现 了比较好的鲁棒性。 在 发 布 系 统 的 界 面 上 输 入 合 适 的参 数 ，对 于 二 阶 系 统 ：
控制系统Matlab计算与仿真
14
二、控制系统Matlab仿真基础
1.控制系统在Matlab中的描述
(②3)方环框节图并模联型化化简简 多个环节相并联的连接形式也是控制系统最基本的组
成结构形式之一。
G1(s) +
R(s)
C(s)
Matlab中用函数命令parallel()来G2实(s)现并联+ 化简。其调用格式为：
26
二、 控制系统Matlab仿真基础
3.系统频频域域分分析析法是控制系统研究中应用频率特性来分析系统 性能：稳定性、快速性和稳态精度的方法。此法不必直接求 解系统的微分方程，而是间接地运用系统开环频率特性曲线 分析闭环系统的响应。
Matlab中提供了相应绘制频率特性曲线的命令函数。 (1) nyquist曲线图 调用格式为： Nyquist(sys) 得到连续系统的极坐标图。 Dnyquist(num，den，Ts) Dnyquist(a，b，c，d，Ts) 得到关于离散系统的极坐标图。
Zero/pole/gain:
2 (s+3) -----------------s (s+1) (s+2)
11
二、控制系统Matlab仿真基础
例3 已知某控制系统的传递函数为
G(s)s2
1
，
3s2
求Matlab描述的传递函数模型及零极点增益模型。
解：num=[0 0 1];
den=[1 3 2];
1993年推出了其windows平台下的微机版，现在比较 新的版本是r2012a版
3
一、Matlab简介
2. Matlab语言特点
Matlab以复数矩阵为最基本的运算单元，既可以对它整 体地进行处理，也可以对它的某个或某些元素进行单独 地处理。在Matlab中，数据的存储/输入/输出都是以矩 阵为基础的，矩阵和其它变量不需要预先定义。
matlab控制系统仿真设计
matlab控制系统仿真设计Matlab控制系统仿真设计控制系统是现代工业领域中的关键技术之一，用于实现对系统行为的预测和调节。
在控制系统设计中，仿真是一个重要的工具，可以帮助工程师和研究人员理解和评估系统的性能。
在本文中，我们将以Matlab的控制系统仿真设计为主题，介绍控制系统仿真的基本概念、方法和工具。
一、控制系统仿真基础1.1 什么是控制系统仿真？控制系统仿真是指通过计算机模拟系统的动态行为来评估和验证控制策略的一种方法。
仿真可以帮助工程师在构建实际系统之前，通过计算机模型对系统的运行过程进行预测和分析。
1.2 为什么要进行控制系统仿真？控制系统仿真可以帮助工程师在实际系统建造之前对系统进行评估和优化。
它可以提供系统的动态响应、稳定性、鲁棒性等信息，帮助工程师优化控制策略和设计参数。
此外，仿真还可以帮助工程师调试和验证控制算法，减少实际系统建造和测试的成本和风险。
1.3 Matlab在控制系统仿真中的作用Matlab是一款功能强大的科学计算软件，也是控制系统仿真的重要工具之一。
Matlab提供了丰富的控制系统设计和分析工具箱，使得控制系统仿真变得更加简单和高效。
二、Matlab控制系统仿真设计的步骤2.1 确定系统模型在进行控制系统仿真设计之前，首先需要确定系统的数学模型。
系统模型可以通过物理原理、实验数据或系统辨识方法得到。
在Matlab中，可以使用符号计算工具箱或数值计算工具箱来建立系统的数学模型。
2.2 设计控制器根据系统模型和性能要求，设计合适的控制器。
常用的控制器设计方法包括PID控制、根轨迹设计、频率响应设计等。
在Matlab中，可以使用Control System Toolbox来设计控制器，并进行性能分析和优化。
2.3 仿真系统响应利用Matlab的仿真工具，对系统进行动态仿真，观察系统的响应。
仿真可以根据预先设定的输入信号和初始条件，计算系统的状态和输出变量随时间的变化。
Matlab技术控制系统设计与仿真
Mat1ab技术控制系统设计与仿真一、引言在现代科技领域中，控制系统是一个至关重要的概念。
在各种领域，如机械工程、电子工程、化工工程等，控制系统的设计和仿真是实现目标的关键。
而Mat1ab作为一种功能强大的数值计算软件，被广泛应用于控制系统设计和仿真。
本文将探讨MaHab技术在控制系统设计和仿真中的应用。
二、MatIab基础知识在开始探讨MatIab技术在控制系统设计和仿真中的应用之前，有必要先了解一些Mat1ab的基础知识。
Mat1ab是由MathWorks公司开发的一款用于数值计算和科学绘图的软件。
它提供了丰富的函数库和工具箱，能够满足各种数学和工程领域的需求。
Mauab的核心功能包括数值计算、数据分析、图形绘制和算法开发等。
通过Mat1ab,用户可以进行复杂的矩阵运算、符号计算、非线性优化和差分方程求解等操作。
此外，MaUab还具有强大的数据分析功能，能够进行统计分析、数据可视化和模型拟合等操作。
三、控制系统设计控制系统设计是指通过控制器和执行器对系统进行控制的过程。
Mat1ab提供了一系列用于控制系统设计的工具箱，如Contro1SystemToo1box和Simu1ink等。
Contro1SystemToo1box是Mat1ab中用于控制系统分析和设计的工具箱。
它包含了各种用于系统建模、控制器设计和仿真的函数和工具。
例如，用户可以使用TransferFunction对象来描述系统的传输函数，并使用该对象进行稳定性分析和控制器设计。
此外，COntrOISyStemTOOIbOX还提供了多种控制器设计方法，如根轨迹法、频域法和状态空间法等，可以满足不同系统的设计需求。
SimUIink是MatIab中的一个仿真工具，用于建立动态系统的模型和仿真。
通过Simu1ink,用户可以使用图形界面建立系统的模型，并使用各种模块来描述系统的构成和行为。
SimU1ink提供了广泛的预定义模块，包括传感器、执行器、控制器等。
MATLAB与控制系统的数字仿真及CAD课程设计
MATLAB与控制系统的数字仿真及CAD课程设计引言MATLAB是一种高性能计算软件，广泛应用于科学计算、信号处理、图像处理、数据分析、控制工程等领域。
控制系统是MATLAB中应用广泛的一类工程实践。
数字仿真是利用计算机对各类物理、化学、机械、电气、通信等各类系统进行模拟，以求得对系统性能的认识和分析的一种有效方法。
此文档旨在介绍MATLAB与控制系统的数字仿真及CAD课程设计。
MATLAB数字仿真MATLAB数字仿真是一种基于MATLAB软件平台的模拟方法，可以有效模拟和分析电子系统、传感器、组装等各类系统的工作性能。
MATLAB软件有强大的数值计算和可视化工具，使得控制系统的数字仿真具有高精度的仿真结果和优秀的用户体验。
仿真工具箱MATLAB提供了很多工具箱，包括信号处理工具箱、图像处理工具箱等，控制系统仿真工具箱也是其中之一。
控制系统仿真工具箱提供了包括连续时间系统、离散时间系统、多变量系统、无线系统在内的多种控制系统模型，并提供了丰富的仿真方法，例如最小二乘法、维纳滤波等。
用户可以通过编写脚本或使用图形化界面操作控制系统仿真工具箱，实现自己想要的仿真结果。
建立仿真模型在进行数字仿真前，需要先建立仿真模型。
对于控制系统而言，建立仿真模型需要明确系统的输入、输出、各组件之间的关系以及系统的初始条件等。
建立好仿真模型后，可以对系统的工作过程进行仿真和分析。
以温度控制系统为例，建立仿真模型。
该温度控制系统包含温度感应器作为输入，控制器和加热器作为输出。
建立好模型后，系统可以对不同的工作条件下进行仿真和分析，例如调节感应器灵敏度、控制器输出功率等。
控制系统CAD设计控制系统的CAD设计是指利用计算机辅助设计软件（Computer-ded Design，简称CAD）进行控制系统的三维模型设计、仿真、优化等工作。
控制系统CAD设计可以有效降低设计成本，提高设计效率和质量。
CAD软件常用的CAD软件有AutoCAD和SolidWorks。
控制系统的MATLAB仿真课件(99页)
x1 1 x2 0 x3 0 x4 0 c=
x1 x2 x3 x4 y1 6 12 6 10 d=
u1 y1 0 Continuous-time model.
19
第7章
控制系统的MATLAB仿真
由以上数据可写出系统的状态空间模型为：
?
?? 2 ? 3 ? 1 ? 1?
?1?
? ??X?(t)?
series()函数命令还可以将多个环节按两两串联的形式多 次递归调用加以连接，进行等效化简。
sys= series(sysl,sys2命) 令可以用命令 sys=sys1*sys2* …*sysn取代，不仅省掉“series(”)字符，且 可以实现多个环节的串联等效传递函数的求取。
23
第7章
控制系统的MATLAB仿真
形式之一。控制系统的环节串联及其化简就是模块方框图模 型的串联及其化简。可以用MATLAB 的函数命令series(将) 串 联模块进行等效变换。
使用series(函) 数命令不必做多项式的乘除运算即可实现 两个环节传递函数的串联连接。如果令sys1= tf(num1,den1) ， sys2= tf(num2,den2) ，其命令格式为： sys= series(sysl,sys2)
zp2tf
将系统零极点增益模型转换为传递函数模型
15
第7章
控制系统的MATLAB仿真
【例7.2】 已知某系统的传递函数为： G (s)? 12s3 ? 24s2 ? 12s ? 20 2s4 ? 4s3 ? 6s2 ? 2s ? 2
试用MATLAB 语言求出该系统的传递函数模型、状态空 间模型和零极点增益模型。
22
第7章
控制系统的MATLAB仿真
MATLAB预测控制仿真发布系统设计
3、结语
目前，本文设计实现的广播电视设备资源管理系统是一套结 合了设备检索、设备管理、设备报修、设备预约等功能于一体的 资源管理系统。不仅适用于广播电视设备资源，而且还可用于其 它设备资源或其它类型资源的管理。该系统中的设备预约功能是 当前发展的一个重点方向，人们可以通过预约模型节省时间，增 加工作效率。预约模型正在向多元化发展，越来越提出更多的好 的方法和建议。预约模型为以后数据库的发展打下了一个很好的 基础，并有待于进一步的改进和优化。 参考文献 [1] 钟茂生.动态设备管理系统的设计与实现[J].科技广场,2004,(11):37.39. [2] 李生平.广播电视制作设备管理系统的设计与实现[J].运行与维 护,2007,(6)： 128． 130.
104
1、前言
本 文主 要 应 用三 种 典 型预 测 控制 算 法 ，即 动 态 矩阵 控 制 (DMC)、模型算法控制(MAC)及状态空间模型预测控制，对单输入 单输出线性系统仿真分析对比。首先在MATLAB环境中开发模型 算法控制(MAC)的通用工具箱，其次，调用动态矩阵控制(DMC) 和状态空间模型预测控制[3]现用的控制工具箱，利用ActiveX[4]技 术，基于VBA软件实现了预测控制算法在PowerPoint中的发布，通 过该发布系统，仿真发布了典型预测控制算法的控制效果，展示 了各预测算法的特点。
数字技术 与应用
软件设计与开发
MATLAB预测控制仿真发布系统设计
管峰
（中国石油大学机械学院 北京 102200）
摘要： 本文主要研究了基于VBA和MATLAB的预测控制发布系统的设计。 该发布系统是基于VBA利用ActiveX技术在PowerPoint中调用MATLAB 控制模块， 从而仿真对比各预测控制算法[1]。 首先， 利用V BA控件工具箱进行界面设计， 该界面可以选择不同的被控对象， 改变控制参数， 加入干扰， 改 变设定值， 其次， 用MATLAB语言设计模型算法控制(MAC)控制器， 封装成模型算法控制通用工具箱， 最后， 针对各阶被控对象， 在PowerPoint软件中 调用MATLAB控制模块， 对各阶被控对象进行仿真发布， 并且对比各预测控制算法的控制效果[2]。 以单输入单输出线性系统(SISO)为例进行仿真分析， 选取不同的预测时域和控制时域， 改变给定值并加入干扰， 可以展示典型预测控制算法的特点。 关键词： 预测控制 仿真 MATLAB VBA PowerPoint 中图分类号： TP274 文献标识码： A 文章编号： 1007-9416（2011）06-0103-02
控制系统matlab仿真与设计
控制系统matlab仿真与设计
控制系统matlab仿真与设计
控制系统是现代工业领域中必不可少的一部分。
它能够控制各种
机械、电子及其他工程系统的工作，从而使其能够按照我们的意图去
运作。
控制系统matlab仿真与设计是控制系统中非常重要的一项工作，通过它我们能够更好的了解系统的性能、优化系统的控制方法，并减
少实际操作时的风险。
步骤一：模型建立
模型建立是控制系统matlab仿真与设计的重要步骤。
在这一步
骤中，我们需要根据系统的特征和数据建立一个合适的模型。
模型通
常是一个数学公式或者是一张流程图。
建立模型需要我们对系统非常
熟悉，有着一定的专业知识。
步骤二：仿真设计
在模型建立之后，我们需要进行仿真设计。
这一步是通过matlab 仿真软件对我们建立的模型进行仿真运行，并获得系统的反馈。
在仿
真设计的过程中，我们能够调整模型参数，使系统的工作效率更高、
更加稳定。
步骤三：系统控制
在控制系统matlab仿真与设计的最后一步，我们需要根据仿真
的结果对系统进行实际的控制。
这一步通常是对系统的运行进行调整
和优化。
我们可以通过改变控制系统中的参数，对系统进行优化来提
高系统的工作效率和稳定性。
控制系统matlab仿真与设计非常便于工程人员分析系统，优化
控制策略。
它可以帮助工程师们快速掌握系统的特性以及改进策略，
降低生产成本，提高工作效率。
Matlab控制模型及仿真技术
系统优化与改进
参数优化
通过Matlab的优化工具箱，对控制系统的参数进行优化，提高 系统性能。
结构优化
对控制系统的结构进行改进，如采用串级控制、解耦控制等。
算法改进
对控制算法进行改进，以提高系统的响应速度和稳定性。
05
Matlab控制模型及仿真技术案 例分析
02
控制模型的建立
传递函数模型
总结词
传递函数模型是控制系统中最常用的数学模型之一，它描述递函数模型基于系统的输入和输出信号，通过拉普拉斯变换或Z变换等方法， 将时域中的系统响应转换为频域中的传递函数。传递函数模型具有明确的物理 意义，能够直观地反映系统的动态特性。
案例三：离散时间系统仿真与分析
01
3. 使用Matlab的控制系统工具 箱进行系统分析和设计。
02
4. 进行仿真实验，验证系统的 性能。
03
案例应用：例如设计一个数字 通信系统，通过分析系统的误 码率和信噪比等参数，优化系 统的性能。
THANKS
感谢观看
案例二：非线性控制系统仿真
2. 建立非线性系统的数学 模型。
1. 确定系统的非线性特性。
设计步骤
01
03 02
案例二：非线性控制系统仿真
01
3. 使用Matlab的控制系统工具箱进行系统分析和设
计。
02 4. 进行仿真实验，验证系统的性能。
03
案例应用：例如设计一个飞行器控制系统，通过控制
飞行器的姿态和高度等参数，实现稳定的飞行。
案例三：离散时间系统仿真与分析
• 离散时间系统：离散时间系统是指系统的状态只在离散时刻发生变化，而在其 他时刻系统的状态保持不变的系统。在Matlab中，可以使用Simulink等工具 进行建模和仿真。
MATLAB控制系统设计与仿真
目录分析
1.2 MATLAB的基本 操作
1.1 MATLAB概述
1.3 MATLAB窗口的 基本操作
2.1 MATLAB 的数组与矩 阵运算
2.2多项式及 其运算
3.2基本运算
3.1算术符号操作
3.3复变函数计算 的MATLAB实现
4.1文件与程序结构 4.2参数与变量
4.3数据类型 4.4程序结构
精彩摘录
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谢谢观看
9.3控制系统的波特 图设计
9.4 PID控制器设计
10.2状态反馈与极 点配置
10.1现代控制系统 设计概述
10.3状态观测器
10.4线性二 次型最优控
制器设计
10.5鲁棒控 制系统设计
作者介绍
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读书笔记
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7.1控制系统
1
的数学模型
7.2数学模型
2
的建立
3 7.3数学模型
参数的获取
4 7.4数学模型
的转换
5 7.5数学模型
的连接
8.2控制系统根轨 迹法
8.1控制系统的时 域分析
8.3控制系统的频 域分析
8.4状态空间 模型的线性 变换及简化
8.5状态空间 法分析
9.1经典控制系统设 计概述
9.2控制系统的根轨 迹设计
4.6 MATLAB函数
4.5程序流控制语 句
4.7 MATLAB程序调 试
5.2经典控制理论 基础
基于MatlabGUI的模型预测控制及应用仿真
Ｐ Ｉ Ｄ控制往往无 法得到预期要求 。基 于 ＭＡ Ｔ Ｌ Ａ Ｂ ／ Ｓ ｉ ｍ ｕ ｌ ｉ ｎ ｋ ， 利用 系统辨识工具箱 Ｇ Ｕ Ｉ 和预测控制工具箱 Ｇ Ｕ Ｉ ， 针对一具体 二 自由度并联机构进行了控制及仿真研究 ， 并证 明其控制效果有效 。 关键词 ： 系统辨识 ； 预测控制 ； ＭＡ Ｔ Ｌ Ａ Ｂ ／ Ｓ ｉ ｍｕ ｌ ｉ ｎ ｋ ； Ｇ Ｕ Ｉ ； 并联机构
。 ，
是无偏一致估计 ；
若ｅ （ 尼 ） 是有 色 噪声 ， 有Ｅ ｛ ｈ （ ｋ ） ｅ （ ｋ ） ｌ ≠０ ， 若 要
（ ２）
使 一 ０ 。 仍然成立 ， 则需要定义一个辅助矩阵：
Ｈ Ｌ ＝ ［ （ １ ） ， ｈ （ ２ ） ， …， ㈣ｒ
使之 满 足如下 的两 个条 件 ：
ｚ （ ｋ — ｎ ａ ） ， ｕ （ ｋ —１ ） ， …， ｕ （ ｋ —ｎ ） ］
（ Ｇ Ｕ Ｉ ） ， 使用者可根据菜单提示要求进行设计 ， 避 免了代码 的编写过程 。在进行预测控制之前 ， 首 先要 知 道 系统 的数 学模 型 。利 用 Ｍａ ｄ ａ ｂ系统 辨识
工具箱可 以方便得对系统进行模型参数辨识。
学模 型 ， 而 且其 模 型 参 数 在运 行 过 程 中也会 发 生
参数估计量 ； 但当ｅ （ ） 是有色噪声时 ， 则无法利
用最 小 二 乘 法 得 到无 偏 一 致 的估 计 量 ， 此 时考 虑 加入辅 助 变量来 获 得无偏 一致 的参 数估 计量 ０。
令：
１ ， ａ２，… ， ａ ｂ， （ 动＝ ［ — （ 一１ ） ， ｎ １ ｏ … ， ｂ ，２ …６ ］ ＿ 『
１ 系统辨识和预测控制 的基本理论
Matlab模拟与仿真在控制系统设计中的应用
Matlab模拟与仿真在控制系统设计中的应用引言：控制系统是现代科学技术中的重要组成部分，广泛应用于工业生产、交通运输、航空航天等领域。
控制系统的设计和优化对提高生产效率、降低能源消耗、保证安全性具有重要意义。
然而，真实系统的调试和优化需要大量的时间和成本，同时存在一定的风险。
为了克服这些困难，Matlab模拟与仿真成为了控制系统设计中不可或缺的工具。
本文将探讨Matlab模拟与仿真在控制系统设计中的应用，并深入探讨其优势和局限性。
一、Matlab在控制系统建模中的应用控制系统的建模是设计过程的关键一步，用于描述系统的物理特性和动态行为。
Matlab提供了强大的工具和函数库，可用于快速、准确地建立控制系统的数学模型。
其中最常用的是State Space（状态空间）模型和Transfer Function（传递函数）模型。
State Space模型是描述系统动态的一种方法，通过一组一阶微分方程表示系统的状态和输入输出关系。
利用Matlab，我们可以根据物理方程和参数创建State Space模型，并进行参数调整与优化。
Matlab提供了函数进行状态空间模型的系统响应分析和仿真，如step（阶跃响应）、impulse（冲击响应）等。
这使得我们能够快速评估系统的稳定性、性能和动态特性，为优化控制器提供依据。
Transfer Function模型是描述系统频率响应的一种方法，将输入和输出之间的关系表示为拉普拉斯变换的比值。
Matlab提供了一系列函数用于创建和分析传递函数模型，如tf（创建传递函数）、bode（频率响应）、nyquist（奈奎斯特图）等。
通过这些函数，我们能够快速分析系统的稳定性、频率响应和幅度相位特性，帮助我们理解系统的行为以及设计合适的控制器。
二、Matlab在控制系统仿真中的应用仿真是控制系统设计中必不可少的环节，用于模拟和验证设计的可行性和性能。
Matlab提供了完善的仿真工具，可进行开环仿真和闭环仿真。
10-预测控制--[过程控制及其MATLAB实现(第2版)]
![10-预测控制--[过程控制及其MATLAB实现(第2版)]](https://img.taocdn.com/s3/m/8fd3ba7da4e9856a561252d380eb6294dc882216.png)
则有
lim
i
gi
0
对象的离散脉冲响应便可 0
近似地用有限个脉冲响应
值
g（ i
i
1,
2, N
）来描
述，这个有限响应信息的
集合就是对象的内部模型。
g1 g2
gN
12
N
t /T
图 系统的离散脉冲响应
MAC算法的预测模型采 用被控对象的单位脉冲 响应的离散采样数据。
10 预测控制
2 参考轨迹
在MAC算法中， 控制的目的是使 系统的期望输出 从 k 时刻的实际 输出值 y(k) 出发， 沿着一条事先规 定的曲线逐渐到 达设定值 ，这
12
p
选择校正系数 h , h ,, h 。
1
2
N
2 初始化
检测对象的实际输出 y(k) ，设它为预测初值 yˆ (k i | k) 。 0
3 在线运算
u(k) d T w (k) yˆ (k)
p
P0
u(k) u(k 1) u(k)
10 预测控制
入口
设置控制初值
u0 u
检测实际输出 y0 ,并设置预测初值
由此可导出最优控制量 u(k)的显式解：
u*(k)
1 g1
[
y (k) (1 )w
y (k)
N i 1
giu (k
i)
N i2
giu (kiFra bibliotek1)]
1 g1
1.一步优化模型预测控制算法
预测模型： 参考轨迹 ： 优化控制：
误差校正：
N
ym (k 1) gTu (k) g1 u (k) gi u (k i 1) i2 yr (k 1) y (k) (1 )
模型预测控制及其MATLAB实现
a u (k j i) a
i
p 1
p
u ( k j p )
( j 1,2, , n)
i
p
( j 1,2, , n)
p 1 i 1 a1 y y ˆ ( k 2) a 2 ˆ ( k n) a n y u (k ) y 0 (k 1) u (k 1) y (k 2) a1 0 a n 1 a1 u (k n 1) y 0 (k n)
ˆ ( k 1) e( k 1) y ( k 1) y
并用此误差加权后修正对未来其它时刻的预测 ~ ˆ he(k 1) Yp Y 即 (7-14) p ~ ~ ~ y ( k p )]T 为t=(k+1)T时刻经误差 式中 Y [ y (k 1), y (k 2), , ~ h [h1 , h2 , , h p ]T 校正后所预测的t=(k+1)T时刻的系统输出； h1 1 。 为误差校正矢量，
2015/11/11
第三篇 模型预测控制 及其MATLAB实现
1
第7章 预测控制理论
7.1 7.2 7.3
动态矩阵控制理论 广义预测控制理论 预测控制理论分析
模型预测控制（Model Predictive Control：MPC） 是20世纪80年代初开始发展起来的一类新型计算机控 制算法。该算法直接产生于工业过程控制的实际应用， 并在与工业应用的紧密结合中不断完善和成熟。模型 预测控制算法由于采用了多步预测、滚动优化和反馈 校正等控制策略，因而具有控制效果好、鲁棒性强、 对模型精确性要求不高的优点。
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动态矩阵控制算法实验报告院系：电子信学院姓名：***学号：*********专业：控制理论与控制工程导师：***MATLAB环境下动态矩阵控制实验一、实验目的：对于带有纯滞后、大惯性的研究对象，通过动态控制矩阵的MATLAB的直接处理与仿真实验，具有较强的鲁棒性和良好的跟踪性。
输入已知的控制模型，通过对参数的选择，来取的良好的控制效果。
二、实验原理：动态矩阵控制算法是一种基于被控对象非参数数学模型的控制算法，它是一种基于被控对象阶跃响应的预测控制算法，以对象的阶跃响应离散系统为模型，避免了系统的辨识，采用多步预估技术，解决时延问题，并按照预估输出与给定值偏差最小的二次性能指标实施控制，它适用于渐进稳定的线性对象，系统动态特性中存在非最小相位特性或纯滞后都不影响算法的直接使用。
三、实验环境：计算机 MATLAB2016b四、实验步骤：影响控制效果的主要参数有：1）采样周期T与模型长度N在DMC中采样周期T与模型长度N的选择需要满足香农定理和被控对象的类型及其动态特性的要求，通常需要NT后的阶跃响应输出值接近稳定值。
2)预测时域长度PP对系统的快速性和稳定性具有重要影响。
为使滚动优化有意义，应使P 包含对象的主要动态部分，P越小，快速性提高，稳定性变差；反之，P越大，系统实时性降低，系统响应过于缓慢。
3）控制时域长度MM控制未来控制量的改变数目，及优化变量的个数，在P确定的情况下，M越小，越难保证输出在各采样点紧密跟踪期望输出值，系统响应速度缓慢，可获得较好的鲁棒性，M越大，控制机动性越强，改善系统的动态性能，但是稳定性会变差。
五、实例仿真（一）算法实现设GP(s)=e-80s/(60s+1),采用DMC后的动态特性如图1所示，采样周期T=20s，优化时域P=10，M=2，建模时域N=20。
MATLAB程序1：g=poly2tfd(1,[60 1],0,80);%通用传函转换为MPC模型delt=20; %采样周期nt=1; %输出稳定性向量tfinal=1000; %截断时间model=tfd2step(tfinal,delt,nt,g);%传函转换为阶跃响应模型plant=model;%进行模型预测控制器设计p=10;m=2;ywt=[];uwt=1;%设置输入约束和参考轨迹等控制器参数kmpc=mpccon(plant,ywt,uwt,m,p);%模型预测控制器增益矩阵计算tend=1000;r=1;%仿真时间[y,u,yrn]=mpcsim(plant,model,kmpc,tend,r);%模型预测控制仿真t=0:20:1000;%定义自变量t的取值数组plot(t,y)xlabel(‘图一DMC控制动态响应曲线（time/s）’);ylabel(‘响应曲线’);结果如下：Percent error in the last step response coefficientof output yi for input uj is :2.2e-05%Time remaining 1000/1000Time remaining 800/1000Time remaining 600/1000Time remaining 400/1000Time remaining 200/1000Time remaining 0/1000Simulation time is 0.003 seconds.结论：采用DMC后系统调整时间减小，响应的快速性好，无超调。
二、P和M对系统性能的影响1、P对系统性能的影响P表示我们对K时刻起未来多少步的输出逼近期望值感兴趣，T=20，p=6,10,20时的响应曲线。
Matlab程序2：g=poly2tfd(1,[60 1],0,80);%通用传函转换为MPC模型delt=20; %采样周期nt=1; %输出稳定性向量tfinal=1000; %截断时间model=tfd2step(tfinal,delt,nt,g);%传函转换为阶跃响应模型plant=model;%进行模型预测控制器设计p1=6;p2=10;p3=20;%优化时域m=2;%控制时域ywt=[];uwt=1;%设置输入约束和参考轨迹等控制器参数kmpc1=mpccon(plant,ywt,uwt,m,p1);%模型预测控制器增益矩阵计算kmpc2=mpccon(plant,ywt,uwt,m,p2);kmpc3=mpccon(plant,ywt,uwt,m,p3);tend=1000;r=1;%仿真时间[y1,u,yrn]=mpcsim(plant,model,kmpc1,tend,r);%模型预测控制仿真[y2,u,yrn]=mpcsim(plant,model,kmpc2,tend,r);[y3,u,yrn]=mpcsim(plant,model,kmpc3,tend,r);t=0:20:1000;%定义自变量t的取值数组plot(t,y1,t,y2,t,y3)legend('1-p=6,2-p=10,3-p=20');xlabel('图二p不同对系统性能的影响（time/s）');ylabel(‘响应曲线’);结果l:Percent error in the last step response coefficientof output yi for input uj is :2.2e-05%Time remaining 1000/1000Time remaining 800/1000Time remaining 600/1000Time remaining 400/1000Time remaining 200/1000Time remaining 0/1000Simulation time is 0.003 seconds.Time remaining 1000/1000Time remaining 800/1000Time remaining 600/1000Time remaining 400/1000Time remaining 200/1000Time remaining 0/1000Simulation time is 0.003 seconds.Time remaining 1000/1000Time remaining 800/1000Time remaining 600/1000Time remaining 400/1000Time remaining 200/1000Time remaining 0/1000Simulation time is 0.002 seconds.>>结论：p越大，系统的快速性变差，系统稳定性增强，减小p，系统快速性变好，系统稳定性变差。
2.M对系统的影响T=20，P=20 N=20 m=4、2、1 时的控制规律MATLAB程序3：g=poly2tfd(1,[60 1],0,80);%通用传函转换为MPC模型delt=20; %采样周期nt=1; %输出稳定性向量tfinal=1000; %截断时间model=tfd2step(tfinal,delt,nt,g);%传函转换为阶跃响应模型plant=model;%进行模型预测控制器设计p=20;m1=4;m2=2;m3=1;ywt=[];uwt=1;%设置输入约束和参考轨迹等控制器参数kmpc1=mpccon(plant,ywt,uwt,m,p1);%模型预测控制器增益矩阵计算kmpc2=mpccon(plant,ywt,uwt,m,p2);kmpc3=mpccon(plant,ywt,uwt,m,p3);tend=1000;r=1;%仿真时间[y1,u,yrn]=mpcsim(plant,model,kmpc1,tend,r);%模型预测控制仿真[y2,u,yrn]=mpcsim(plant,model,kmpc2,tend,r);[y3,u,yrn]=mpcsim(plant,model,kmpc3,tend,r);t=0:20:1000;%定义自变量t的取值数组plot(t,y1,t,y2,t,y3)legend('1-m=4,2-m=2,3-m=1');xlabel('图二p不同对系统性能的影响（time/s）');ylabel(‘响应曲线’);结果；Percent error in the last step response coefficientof output yi for input uj is :2.2e-05%Time remaining 1000/1000Time remaining 800/1000Time remaining 600/1000Time remaining 400/1000Time remaining 200/1000Time remaining 0/1000 Simulation time is 0.003 seconds. Time remaining 1000/1000Time remaining 800/1000Time remaining 600/1000Time remaining 400/1000Time remaining 200/1000Time remaining 0/1000 Simulation time is 0.003 seconds. Time remaining 1000/1000Time remaining 800/1000Time remaining 600/1000Time remaining 400/1000Time remaining 200/1000Time remaining 0/1000 Simulation time is 0.002 seconds. >>三模型失配时的响应曲线模型失配时 GM （s ）GP （s ）,当GM （s ）=2e-50s/(40s+1)时的响应曲线，为图4所示Matlab 程序4：g1=poly2tfd(1,[60 1],0,80);%通用传函转换为MPC 模型 g2=poly2tfd(2,[40 1],0,50); delt=20; %采样周期 nt=1; %输出稳定性向量 tfinal=1000; %截断时间model1=tfd2step(tfinal,delt,nt,g1);%传函转换为阶跃响应模型 model2=tfd2step(tfinal,delt,nt,g2);plant1=model1;%进行模型预测控制器设计 plant2=model2; p=10; m=2;ywt=[];uwt=1;%设置输入约束和参考轨迹等控制器参数kmpc1=mpccon(plant1,ywt,uwt,m,p);%模型预测控制器增益矩阵计算kmpc2=mpccon(plant2,ywt,uwt,m,p);tend=1000;r=1;%仿真时间[y1,u,yrn]=mpcsim(plant1,model1,kmpc1,tend,r);%模型预测控制仿真[y2,u,yrn]=mpcsim(plant2,model2,kmpc2,tend,r);t=0:20:1000;%定义自变量t的取值数组plot(t,y1,t,y2,)legend('1-模型未失配,2-模型未失配');xlabel('图四模型失配响应曲线（time/s）');ylabel(‘响应曲线’);结果分析：Percent error in the last step response coefficientof output yi for input uj is :2.2e-05%Percent error in the last step response coefficientof output yi for input uj is :4.8e-09%Time remaining 1000/1000Time remaining 800/1000Time remaining 600/1000Time remaining 400/1000Time remaining 200/1000Time remaining 0/1000Simulation time is 0.004 seconds.Time remaining 1000/1000Time remaining 800/1000Time remaining 600/1000Time remaining 400/1000Time remaining 200/1000Time remaining 0/1000Simulation time is 0.002 seconds.11 / 11。