第六章_2_计算机控制系统-预测控制.ppt

浙江大学控制科学与工程学系 第六章 计算机控制系统中的控制策略(2)Control Strategy of Computer System By Hui Wang Department of Control Science Engineering, Zhejiang University 本章主要内容 数字滤波和数据处理 数字PID控制算法 基于数字PID控制的多回路控制系统 模型预测控制 模糊控制 控制策略的工程实现 内容要点 先进控制概述 模型预测控制发展背景 特点 基本原理 动态矩阵控制DMC 模型算法控制MAC 在工业中的应用举例 先进控制位置（1） 先进控制位置（2） 模型预测控制的发展背景(1) 现代控制理论及应用的发展与特点 要求 精确的模型 最优的性能指标 系统的设计方法 应用 航天、航空 军事等领域 模型预测控制的发展背景(2) 工业过程的特点 多变量、非线性、时变性、强耦合、 不确定性 工业过程对控制的要求 高质量的控制性能 对模型要求不高 实现方便 预测控制的特点（1） 建模方便,不需要深入了解过程内部机理 非最小化描述的离散卷积和模型,有利于提高系统的鲁棒性 滚动的优化策略,较好的动态控制效果 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 预测控制的特点（2） 对模型要求不高 鲁棒性可调 可处理约束(操作变量MV、被控变量CV) 可处理“方”、“瘦”、“胖”，进行自动转换 可实现多目标优化（包括经济指标） 可处理特殊系统：非最小相位系统、伪积分系统、零增益系统 目前预测控制的发展方向 多变量预测控制系统的稳定性、鲁棒性 线性系统、自适应预测—理论性较强 非线性预测控制系统 内部模型用神经网络（ANN）描述 针对预测控制的特点开展研究 国内外先进控制软件包开发所采用 预测控制的基本原理 1978年，J.Richalet等就提出了预测控制算法的三要素： 内部(预测)模型、参考轨迹、控制算法 现在一般则更清楚地表述为： 内部(预测)模型、滚动优化、反馈控制 预测模型(内部模型)（1） 预测模型的功能 根据被控对象的历史信息和未来输入，预测系统未来响应。 预测模型形式 参数模型：如微分方程、差分方程 非参数模型：如脉冲响应、阶跃响应 基于模型的预测示意图 滚动优化(在线优化）(1) 控制目的 通过某一性能指标的最优, 确定未来的控制作用 优化过程 随时间推移在线优化，反复进行 每一步实现的是静态优化 全局看却是动态优化 滚动优化(在线优化) (2) 滚动优化示意图 反馈校正(误差校正) (1) 每到一个新的采样时刻，都要通过实际测到的输出信息对基于模型的预测输出进行修正，然后再进行新的优化。不断根据系统的实际输出对预测输出值作出修正使滚动优化不但基于模型，而且利用了反馈信息，构成闭环优化。 反馈校正(误差校正) (2) 动态矩阵控制(DMC) 基于被控对象的单位阶跃响应 适用于渐近稳定的线性对象 即，设一个系统的离散采样数据{a1，a2 ，…，aN}（如P183,6-17的示意图），则有限个采样周期后， 满足 动态矩阵控制(DMC) DMC算法中的模型参数 有限集合aT={a1，a2 ，…，aN} 中的参数可完全描述系统的动态特性N称为建模时域。 系统的渐近稳定性 保证模型可用有限的阶跃响应描述 系统的线性性 则保证了可用线性系统的迭加性等 DMC的预测模型(1) 系统的单位阶跃采样数据示意图 DMC的预测模型(2) 如P183, 6-18图, t=kT时刻预测未来N个时刻 无控制作用 u(k)的预测输出为 考虑有控制作用? u(k)时的预测输出为 DMC的预测模型(3) M 个连续的控制增量? u(k)，? u(k+1)， … ? u(k+M-1)作用下，系统在未来P时刻的预测输出 A称为DMC的动态矩阵，P是滚动优化时域长度，M是控制时域长度。 DMC的滚动优化(1) 滚动优化的性能指标 通过优化指标，确定出未来M 个控制增量，使未来P个输出预测值尽可能地接近期望值w如P184,6-19图所示。 不同采样时刻, 优化性能指标不同, 但都具有同样的形式, 且优化时域随时间而不断地向前推移。 DMC的滚动优化(2) 控制增量的最优开环解 在采样时刻t=kT, 根据性能指标，可求出控制增量的最优开环解 但由于完全根据预测模型，故为开环解。 DMC的反馈校正(1) 在 t=kT 时刻，u(k)已实施到系统上 t=(k+1)T时刻, 可测到实际输出值y(k+1) 比较y(k+1