计算机控制第6章.ppt

在 时刻， ，…， 均为已知的过去值，而 ，…， 是待确定的最优控制变量，所以，上述优化问题可归结为如何选择 ，…， 以使性能指标式最优。 在实际系统中，对控制量通常存在约束 在预测控制中，在每一时刻求解上述优化问题后，只需把即时控制量作用于实际对象。这一算法的结构框图如图6－12中不带虚线的部分。 图6－12 模型算法控制原理示意图 带有反馈校正的闭环预测结构。 如果不考虑约束，并且对象无纯滞后和非最小相位特性，则上述优化问题可简化， ，…， 可以逐项递推解析求解 ④ 闭环预测 由于被控对象的非线性、时变及随机干扰等因素，使得预测模型的预测输出值与被控对象的实际输出值之间存在误差是不可避免的。因此需要对上述开环模型预测输出进行修正。在模型预测控制中通常是用输出误差反馈校正方法，即闭环控制得到。 设第 步的实际对象输出测量值 与预测模型输出 之间的误差为 ，利用该误差对预测输出 进行反馈修正，得到校正后的闭环输出预测值为 写成向量形式，得 其中 ⑤ 模型算法控制的实现 （a）一步优化模型预测控制算法 所谓一步优化控制算法是指每次只实施一步优化控制的算法，简称一步MAC。此时 预测模型： 参考轨迹 ： 优化控制： 误差校正： 由此可导出最优控制量 的显式解： 如果对控制量存在约束条件，则计算实际控制作用： 若 若 若 ① 离线计算 测定对象的脉冲响应 ，并经光滑后得到；选择参考轨迹的时间常数 ，计算 实现一步MAC算法控制步骤： ② 初始化 把 置入固定内存单元；把工作点参数 、给定值 、以及参数 和有关约束条件 ， 置入固定内存单元；设置初值 ，其中为式（6－2－17）中的。 ③ 在线计算 图6－13 一步MAC流程示意图 一步MAC算法特别简单，且在线计算量小。但是，一步MAC不适用于时滞对象与非最小相位对象 。 * 第6章 计算机控制系统的先进控制技术 1. 内模控制技术 2. 模型预测控制技术 本章主要内容 6．1 内模控制技术 内模控制是一种基于过程数学模型进行控制器设计的新型控制策略。它与史密斯预估控制很相似，有一个被称为内部模型的过程模型，控制器设计可由过程模型直接求取。设计简单、控制性能好、鲁棒性强，并且便于系统分析。 图6－1 内模控制结构框图 ——实际对象； ——对象模型； ——给定值； ——系统输出； ——在控制对象输出上叠加的扰动。 内模控制器的设计思路是从理想控制器出发，然后考虑了某些实际存在的约束，再回到实际控制器的。 1.什么是内模控制？ 讨论两种不同输入情况下，系统的输出情况： （1）当 时： 假若模型准确，即 由图可见 假若“模型可倒”，即 可以实现 可得 不管 如何变化，对 的影响为零。表明控制器是克服外界扰动的理想控制器。 则令 （2）当 时： 假若模型准确，即 又因为 ，则 表明控制器是 跟踪 变化的理想控制器。 当模型没有误差，且没有外界扰动时 其反馈信号 ——内模控制系统具有开环结构。 2. 内模控制器的设计 步骤1 因式分解过程模型 式中， 包含了所有的纯滞后和右半平面的零点，并规定其静态增益为1。 为过程模型的最小相位部分。 步骤2 设计控制器 这里 f 为IMC滤波器。选择滤波器的形式，以保证内模控制器为真分式。 ——整数，选择原则是使