广义预测控制+经典PID控制如何用matlab编程实现？在工业上如何实现控制（硬件平台）？请这方面的高手帮助

广义预测控制需要实现四个功能：1、参数估计，可以用递推最小二乘法实现；2、使用丢番图方程对模型分解，分解为当前状态和历史输入对模型未来输出值的作用公式，未来输入对模型未来输出值的作用公式；推导过程过于繁琐，可以直接套用公式计算。3、参考轨迹生成，可以使用下面公式递推得到:r(n)=（1-k）*y(n-1)+k*(s-y(n-1))，其中k为时间常量，决定系统的调节速度，s为设定值。4、最优值计算，可以直接套用公式。实现过程：首先辨识系统模型，然后使用丢番图方程对辨识得到的模型进行分解，计算参考轨迹，最后把参考估计和分解后的系统模型带入公式得到最优输出值（其实是次优解），如此反复即可实现预测控制。

经典PID计算：可以使用增量式的公式：y(n)=y(n-1)+Kp*[e(n)-e(n-1)]+Ki*e(n)+Kd*[e(n)+e(n-2)-2*e(n-1)]

需要说明广义预测控制和PID控制输出都需要设置输出值限幅。

工业实现：可以用c语言编写程序作为控制软件的控制代码，硬件平台可以是一台工控机或者PLC，另外也有这方面的软件包，不过很贵。

我没有自己看你的程序，不过通过图可以看得清楚啊，实际输出用‘o’表示，预测的用‘+’表示。第一个图估计是初始化，也就是第一步，预测还没有开始，还是相等的点。而下图表示，已经预测结束，与实际基本吻合。

%由于数据比较大，我又懒得用归一化，所以直接把数据降了3个数量级，

%不过我觉得应该没问题,但用归一化结果应该更准确些。。

%由于初始权值和阀值均是随机给的，所以每次仿真都有点点不同，这是正常的。

p=[1183 1303 12781303 1278 12841278 1284 1187 ...

1284 1187 11541187 1154 12671154 1267 1241...

1267 1241 13021241 1302 11951302 1195 1256]'*0.001

t=[ 1284 1187 1154 1267 1241 1302 1195 1256 1348]*0.001

net=newff(minmax(p),[3,1],{'tansig','purelin'},'traingda')

net.trainParam.goal=0.001

net.trainParam.show=20

net.trainParam.epochs=1000

net.trainParam.min_grad=1e-10

net.trainParam.mc=0.95

[net,tr]=train(net,p,t)

t1=sim(net,[1302 1195 1256]'*0.001)

t2013=t1*1000%2013 的 预测 数据

运行结果：

t2013 =

1301.9

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