模型预测控制(全面讲解).pdf

第四章 模型预测控制 内容要点 1 预测控制的发展 2 预测控制的基本原理 3 模型算法控制(MAC) 4 动态矩阵控制(DMC) 5 状态反馈预测控制(SFPC) 6 多变量协调预测控制 第一节预测控制的发展  现代控制理论的发展与特点  特点  状态空间分析法  最优性能指标设计  应用  航天、航空等军事领域  要求  精确的数学模型 第一节预测控制的发展  工业过程的特点  多变量高维复杂系统难以建立精确的数学模型  工业过程的结构、参数以及环境具有不确定性、 时变性、非线性，最优控制难以实现  预测控制的产生  基于模型的控制，但对模型的要求不高  采用滚动优化策略，以局部优化取代全局最优  利用实测信息反馈校正，增强控制的鲁棒性 第一节预测控制的发展 1978年，Richalet 、Mehra提出了基于脉冲响应的模型预 测启发控制(Model Predictive Heuristic Control ， MPHC) ，后转化为模型算法控制(Model Algorithmic Control ，MAC) 1979年，Cutler提出了基于阶跃响应的动态矩阵控制 (Dynamic Matrix Control ，DMC) 1987年，Clarke 提出了基于时间序列模型和在线辨识的 广义预测控制(Generalized Predictive Control ，GPC) 1988年，袁璞提出了基于离散状态空间模型的状态反馈预 测控制(State Feedback Predictive Control ，SFPC) 第一节预测控制的发展 预测控制有关公司及产品  SetPoint : IDCOM  DMC : DMC  AspenTech : SetPoint Inc : SMC- IDCOM DMC Corp : DMCplus  Profimatics: PCT  Honeywell : Profimatics : RMPCT  Adersa(法) : HIECON  Invensys : Predictive Control Ltd : Connoisseur  DOT(英) : STAR 第一节预测控制的发展 预测控制的特点  建模方便，对模型要求不高  滚动的优化策略，具有较好的动态控制效果  简单实用的反馈校正，有利于提高控制系统的 鲁棒性  不增加理论困难，可推广到有约束条件、大纯 滞后、非最小相位及非线性等过程  是一种计算机优化控制算法 第二节预测控制的基本原理 模型预测控制与PID控制  PID控制：根据过程当前的和过去的输出测量 值和给定值的偏差来确定当前的控制输入  预测控制：不仅利用当前的和过去的偏差值， 而且还利用预测模型来预测过程未来的偏差值。 以滚动优化确定当前的最优控制策略，使未来 一段时间内被控变量与期望值偏差最小  从基本思想看，预测控制优于PID控制 第二节预测控制的基本原理 d(k) r(k) 在线优化 u(k)