DMC控制算法

动态矩阵DMC算法 matlab程序实现

function [ADMC A y_step m_nHP m_nHM ] =  CalcStepResponseADMC（ T0_gp k0_gp Ts m_nHP m_nHM  bFigure nLoop Kp2）

% 被控对象 仿真，获取 阶跃响应 向量
% y_step = 被控对象 到 稳态 的完整的阶跃响应
% A		: 动态矩阵
% ADMC	: deltaU = ADMC * DMC_ye
% m_nHP	: 预测时域长度
% m_nHM	: 控制时域长度

%m_nHP = 100;
%m_nHM = 5;
%bFigure = true;

% 第一部分：被控对象的仿真
% 被控对象参数
% 
% 传递来的缺省参数
% T0_gp=25;	k0_gp = 10;
% h_gp = T0_gp / 50;			% 被控对象 仿真 时间步长
% Tend =  10 * T0_gp / h_gp;

%---- 2013 试验汽温对象
%nLoop = 1;		% 内回路
%nLoop = 2;		% 外回路

n_gp=5;							% 5阶对象 2阶在内回路，3阶在外回路
%T0_gp = [15 15	20     20 20];
%k0_gp = [8  1		1.125  1  1 ];
h_gp  = 0.5;					% 被控对象 仿真 时间步长

a_gp = exp（ - h_gp ./ T0_gp ）;
b_gp = k0_gp .* （ 1 - a_gp ）;
iTimeSimuEnd = 4500;			% 仿真长度
iTimeSS = 0;					% 达到稳态 static state

% y_pv（: [内回路导前区汽温， 外回路惰性区汽温] ）
y_pv = zeros（iTimeSimuEnd 2）;	% 存储仿真结果以h为仿真步长
y_step = zeros（m_nHP1）;	    % 控制器用以 Ts 为采样周期
y_pv（11） = 0;                % 初始状态 y1（0）=0
y_pv（12） = 0;                % 初始状态 y2（0）=0

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%导入采样数据值%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

uk = 1;
if （ nLoop ==1 ）		% 只内回路 的
	yss = 0.9999 * k0_gp（1） *k0_gp（2） * uk;		% 导前汽温稳态值
	nypvCol = 1;
elseif（ nLoop == 2 ）	% 只外回路 的
	yss = 0.9999 * k0_gp（1） *k0_gp（2） * k0_gp（3） *k0_gp（4） * k0_gp（5） * uk;	% 出口惰性区汽温
	nypvCol = 2;
elseif（ nLoop == 3 ）	% 内回路 P， 外回路 DMC
	Kinss = （ k0_gp（1） * k0_gp（2） * Kp2 ）;	
	Kinss = Kinss / （1 + Kinss ）;
	% yss = 0.9999 * Kinss / （1 + Kinss ） * uk ;	 % 以 内回路的稳态值，作为 ss
	yss = 0.9999 * Kinss *  k0_gp（3） *k0_gp（4） * k0_gp（5） * uk;	
	nypvCol = 2;
end	

x = zeros（n_gp+11）;		% 仿真中间变量 x
 x（1） = uk;
for （ it = 1 : iTimeSimuEnd-1 ）	
	if（ nLoop ==1 | nLoop== 2）			
		x（1） = uk;			% 内回路开环的情形
	elseif（ nLoop == 3 ）	
		x（1） = Kp2 *（ uk - x（3） ） ;		% 内回路采用P控制，KP=Kp2
	end
	
	for（ inh = 1 : 5 ）
		x（inh+1） = a_gp（inh） * x（inh+1） + b_gp（inh） * x（inh）;
	end	
	y_pv（it+11） = x（3）;	y_pv（it+12） = x（6）;
	
%	达到稳态，则退出仿真
%	if（ y_pv（it+11） > yss2 ）
%       iTimeSS = it+1;
%        break;
%	end	
	if（ （y_pv（it+1nypvCol） > yss）  & （iTimeSS == 0 ） ）
        iTimeSS = it+1;
        break;
	end	
end
y_len = max （ it+1 iTimeSS） ;	% 画图时，尽量取更多的数据

if（ bFigure ）
    t_time = 0: h_gp: （y_len-1）*h_gp;
    figure（）;
    plot（t_time y_pv（1:y_len1） ‘r-‘ t_time y_pv（1:y_len 2） ‘k-‘）;
	% legend（‘导前区汽温，内回路‘ ‘惰性区汽温，外回路‘ ‘Location‘ ‘SouthEast‘）;	
	grid on;
    hold on;
end


% 第二部分：根据控制器的采样周期，生成 控制器用的 阶跃响应
% Ts = 2;			% 采样周期 =2 
mulTime = Ts / h_gp;

it2 = 1;			% 阶跃响应的 循环 a（it2）
it  = 1+mulTime;	% 4 = Ts / h 
while（ it <= iTimeSS ）
    y_step（it2） = y_pv（itnypvCol）;		
	
    it = it + mulTime;
    it2 = it2 + 1;
end
% y_step （ it2 ） = y_pv（iTimeSS）;     /// 是否 aN = ass

m_nHP = min（m_nHP it2-1）;

% 第三部分：计算DMC所用的 模型矩阵 A 
A=zeros（m_nHP m_nHM）;	% DMC的模型矩阵 A 
for（ it = 1 : m_nHM ）
	A（[it : m_nHP] it） = y_step（ [1 : m_nHP+1-it] ）;
end

if（ bFigure）
    t2_time = Ts : Ts : （it2-1）*Ts;
	plot（t2_time y_step（1 : length（t2_

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
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