基于MATLAB多变量DMC算法的仿真技术研究
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
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。
DMC-PID串级控制在拖轮动力定位系统中的应用
DMC-PID串级控制在拖轮动力定位系统中的应用杨奕飞;吴艳艳;谈敏佳【摘要】以多功能拖轮为控制对象,提出了将动态矩阵控制(DMC)和PID控制相结合的控制方法,设计了DMC-PID串级控制器,用MATLAB对其控制效果进行仿真验证,将其结果与多功能拖轮在传统PID控制下的仿真结果进行对比分析.结果表明,与传统PID控制相比,拖轮在DMC-PID串级控制下拥有更好的控制效果,在一定程度上提高了控制系统的快速性和鲁棒性,且拥有更好的抗干扰能力.【期刊名称】《机械制造与自动化》【年(卷),期】2018(047)005【总页数】4页(P141-144)【关键词】船舶;动力定位;DMC-PID控制;DMC控制;PID控制【作者】杨奕飞;吴艳艳;谈敏佳【作者单位】江苏科技大学电子信息学院,江苏镇江 212003;江苏科技大学电子信息学院,江苏镇江 212003;江苏科技大学电子信息学院,江苏镇江 212003【正文语种】中文【中图分类】TP273;TP391.90 引言船舶动力定位系统[1-2](dynamic positioning system)，指的是船舶利用自带的推进器等装置产生推力以抵御风、浪、流等外界环境干扰力对船产生的干扰，从而使船舶保持在某一固定位置或沿预设航向航行的系统。
拖轮在海上航行或进行拖曳作业时，往往会受到复杂多变的海上环境的影响，即风、浪、流等外界环境的干扰，这些都会对拖轮航行的航向和定位产生相当大的影响。
动态矩阵控制[3-4](DMC)是典型的预测控制算法其中的一种，近年来被广泛应用于控制领域。
DMC算法是基于系统阶跃响应的控制算法，它适用于带有纯滞后环节的线性对象，且对大惯性系统的适应能力强，因而该算法的鲁棒性和跟踪性较好。
然而，动态矩阵控制应用于控制系统，其抗干扰能力很差，且拖轮在海上航行要面对各式各样的环境干扰，因而在运用动态矩阵(DMC)的过程中引入了具有强抗干扰能力的PID控制，即DMC-PID串级控制。
matlab(仿真法)具体讲解
执行下面的命令：ode23(‘zjwt',[3,0.0005],0)
若想看图中点的坐标可执行下面的命令： [t,y]=ode23(‘zjwt',[3,0.0005],0) plot(t,y) 此时缉私艇的位置坐标是（0.00050000000000，1.96013657712118） 执行下面的命令: ode45(‘zjwt',[3,0.0005],0) 若想看图中点的坐标可执行下面的命令： [t,y]=ode45(‘zjwt',[3,0.0005],0) plot(t,y) 此时缉私艇的位置坐标是（0.0005，1.9675 ）
例3
求微分方程组的通解. dx dt 2 x 3 y 3z dy 4 x 5 y 3z dt dz 4 x 4 y 2 z dt
解 输入命令 ： [x,y,z]=dsolve('Dx=2*x-3*y+3*z','Dy=4*x5*y+3*z','Dz=4*x-4*y+2*z', 't'); x=simple(x) % 将x化简 y=simple(y) z=simple(z) 结 果 为：x = (c1-c2+c3+c2e -3t-c3e-3t)e2t y = -c1e-4t+c2e-4t+c2e-3t-c3e-3t+c1-c2+c3)e2t z = (-c1e-4t+c2e-4t+c1-c2+c3)e2t
例 29y 0 dx dx y (0) 0, y ' (0) 15
解 输入命令: y=dsolve('D2y+4*Dy+29*y=0','y(0)=0,Dy(0)=15','x') 结 果 为 : y =3e-2xsin（5x）
预测控制DMC算法matlab
预测控制DMC算法matlab%DMC控制算法clc;clear all;G=input('输入传递函数G=');%输入传递函数%判断是否为稳定系统，若是可以控制，若不是，则无法用DMC 算法进行控制den=G.den{1};%取传函的分母p=real(roots(den))%求传函的极点的实部for i=1:length(p)r=p(i);if r>0 %若有某一个极点的实部的实部大于零，则为不稳定系统，DMC无法控制p,G %在命令窗口显示极点和传函Error=('您要控制的对象为不稳定系统，DMC算法只适用于稳定系统!')returnendend%设置DMC参数Ts=input('采样周期 Ts= ');%采样时间P=input('预测时域 P= ');%预测步长M=input('控制时域 M= ');%控制步长N=80;%截断步长%设定参考值yr=10; %系统期望输出%建立系统阶跃响应模型[y0,t0]=step(G,0:5:500);%初始化DMCA=zeros(P,M);%动态矩阵a=zeros(N,1);for i=1:Na(i)=y0(i);endfor i=1:Pfor j=1:Mif i-j+1>0A(i,j)=a(i-j+1); %构造矩阵Aendendend%初始化向量ys，y,u,e和矩阵A0ys=ones(N,1);y=zeros(N,1);u=zeros(N,1);e=zeros(N,1);A0=zeros(P,N-1);for i=1:Pfor j=N-2:-1:1if N-j+1+i-1<=NA0(i,j)=a(N-j+1+i-1)-a(N-j+i-1);%构造矩阵A0 elseA0(i,j)=0;endendA0(i,N-1)=a(i+1);end%DMC程序for k=2:NUk_1=zeros(N-1,1);for i=1:N-1if k-N+i<=0Uk_1(i)=0;elseUk_1(i)=u(k-N+i);endendY0=A0*Uk_1;e(k)=y(k-1)-Y0(1);Yr=zeros(P,1);for i=1:PYr(i)=yr;endEk=zeros(P,1);for i=1:PEk(i)=e(k);enddelta_u=inv(A'*A+eye(M))*A'*(Yr-Y0-Ek); %控制增量的计算for i=1:Mif k+i-1<=Nu(k+i-1)=u(k+i-1-1)+delta_u(i); %控制律的计算endendtemp=0;%设置在k-j-1时刻以前的控制律for j=1:N-1if k-j<=0temp;elseif k-j-1<=0temp=temp+a(j)*u(k-j);elsetemp=temp+a(j)*(u(k-j)-u(k-j-1)); endendendif k-N<=0y(k)=temp+e(N);elsey(k)=temp+a(N)*u(k-N)+e(N); endend%画图显示结果t=10*(1:N);subplot(211);plot(t,y);title('DMC控制输出曲线'); xlabel('t')ylabel('y')grid onsubplot(212);plot(t,u,'r');title('控制作用');xlabel('t')ylabel('u')grid on。
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。
基于MATLAB控制系统的仿真与应用
毕业设计（论文）题目基于MATLAB控制系统仿真应用研究系别信息工程系专业名称电子信息工程班级学号088205227学生姓名蔚道祥指导教师罗艳芬二O一二年五月毕业设计（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。
I I I、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。
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的仿真与实现随着社会经济的发展，现代控制理论对于促进技术进步有着巨大的贡献。
随着现代控制技术的发展，设计现代控制系统的重要性也随之增加。
本文的主要目的是分析和设计基于matlab的现代控制系统，并进行仿真和实现。
现代控制系统涉及多种理论，比如微分方程，线性系统理论，数字滤波，信号处理等等。
而matlab是一款非常便捷的工具，可以帮助我们更有效率的分析和设计现代控制系统。
首先，matlab可以用来帮助我们研究现代控制系统的特性和性能，可以实现过程模拟，帮助我们定义控制系统的模型，进而确定系统的参数，以此设计更有效的控制系统。
此外，matlab还可以进行提示性程序和实际应用程序的构建，可以用来实现现代控制系统的仿真。
仿真可以帮助我们更好地理解现代控制系统的工作原理和特性，因此，matlab可以用作控制系统的重要设计工具。
另外，matlab的可视化界面可以帮助我们实现更直观的仿真，它可以提供更多的可视化效果，以便实现对控制系统特性和性能的详细分析和研究。
最后，matlab也可以用来实现现代控制系统的实际实施，利用matlab来实现控制系统，不仅可以增加开发效率，更重要的是可以增加系统稳定性和可靠性。
综上所述，matlab可以用来分析和设计现代控制系统，实现仿
真和实施，这一切都有助于提高我们的现代控制系统设计的效率和水平，从而大大提高了我们的社会生活和工作效率。
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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。
控制系统设计的原理框图见图1。
2.2 动态矩阵控制软件设计
动态矩阵控制软件的设计重点考虑的是动态加权及在线整定功能,能有效的处理大规模复杂控制问题,能容易处理大纯滞后及大的时间常数问题,尤其重视系统的实用性、先进性、可靠性,以便能够方便地移植到各种同类控制系统中,使系统能够连续平稳运行,实现生产装置的高效控制。
动态矩阵控制软件设计流程见图2。
实测被控量响应曲线和控制量变化曲线见图3。
由图3可以看出,当P=20、仿真时间t=100时,响应曲线具有良好的稳定性,响应时间适当。
这组参数能够很好地实现系统的控制性能。
3 结论
本文旨在对连续搅拌反应器类控制系统进行机理分析,建立适用于生产过程控制等应用领域的数学模型,利用动态矩阵控制实现对CSTR系统液位及温度的控制。
一般情况下,工业过程时间滞后较大。
采用DMC控制器,消除了时间滞后,是PID无法达到的,实现了系统的最优控制思想。
本文介绍的基于MATLAB多变量DMC算法控制系统设计方法,已在潍坊海化新型溴素生产物料远程自动监控系统和不停井原油防污染清蜡车控制系统中得到应用,均达到理想的控制效果。
参考文献
[1]王树青.先进控制技术及应用[M].北京:化学工业出版社.2001.
[2]迟善武.新型溴素生产物料远程自动监控系统[J].工业仪表与自动化装置.2006,(3).。