GPC的matlab程序

经本人运行验证通过，好用的广义预测控制程序

%Clarke广义预测控制（C=1）（对象参数已知） 
%N1=d、N、Nu取不同的值 
clear all; close all; 
 
a=[1 -2 1.1];
b=[1 2]; 
c=1; 
d=4; %对象参数 
na=length（a）-1; 
b=[zeros（1d-1） b]; 
nb=length（b）-1; %na、nb为多项式A、B阶次（因d!=1，对b添0） 
aa=conv（a[1 -1]）; 
naa=na+1; %aa的阶次 
 
N1=d; N=8; Nu=5; %最小输出长度、预测长度、控制长度 
gamma=1*eye（Nu）; alpha=0.7; %控制加权矩阵、输出柔化系数 
 
L=400; %控制步数 
uk=zeros（d+nb1）; %输入初值：uk（i）表示u（k-i） 
duk=zeros（d+nb1）; %控制增量初值 
yk=zeros（naa1）; %输出初值 
%w=10*[ones（L/41）;-ones（L/41）;ones（L/41）;-ones（L/4+d1）]; %设定值 
w=10*[zeros（L/21）;ones（L/2+d1）]; 
xi=sqrt（0.01）*randn（L1）; %白噪声序列 
 
%求解多步Diophantine方程并构建F1、F2、G 
[EFG]=multidiophantine（aabcN）; 
G=G（N1:N:）; 
F1=zeros（N-N1+1Nu）; F2=zeros（N-N1+1nb）; 
for i=1:N-N1+1 
    for j=1:min（iNu）;    
        F1（ij）=F（i+N1-1i+N1-1-j+1）;  
    end 
    for j=1:nb;           
        F2（ij）=F（i+N1-1i+N1-1+j）;  
    end 
end 
 
for k=1:L 
    time（k）=k; 
    y（k）=-aa（2:naa+1）*yk+b*duk（1:nb+1）+xi（k）; %采集输出数据 
    Yk=[y（k）; yk（1:na）]; %构建向量Y（k） 
    dUk=duk（1:nb）; %构建向量ΔU（k-j） 
     
    %参考轨迹 
    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Yr（k） 
            
    %求控制量 
    dU=inv（F1‘*F1+gamma）*F1‘*（Yr-F2*dUk-G*Yk）; %ΔU 
    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（211）; 
plot（timew（1:L）‘r:‘timey）; 
xlabel（‘k‘）; ylabel（‘w（k）、y（k）‘）; 
legend（‘w（k）‘‘y（k）‘）; 
subplot（212）; 
plot（timeu）; 
xlabel（‘k‘）; ylabel（‘u（k）‘）;

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       1876  2010-05-05 10:41  GPC\GPC1.m

     文件        922  2010-04-27 12:36  GPC\multidiophantine.m

     目录          0  2010-05-05 11:40  GPC

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