模型預測控制算法的改進及其應用的研究.pdf

1、模型預測控制(Model Predictive Control：MPC)是產生于工程實踐的一類基于模型預測、滾動優(yōu)化并結合反饋校正的先進計算機優(yōu)化控制算法。由于系統(tǒng)模型在工業(yè)現(xiàn)場易于獲得，不需要復雜的系統(tǒng)辨識與建模，采用反饋校正基礎上的在線滾動優(yōu)化取代傳統(tǒng)的離線優(yōu)化，所以它對模型的要求低，對模型失配、非最小相位系統(tǒng)以及不確定干擾的影響具有較強的魯棒性，而且在線計算相對比較簡單，適用于數字計算機計算和控制。其基本思想是將傳統(tǒng)自校正技術的單

2、步預測擴展為多步預測，從而有效地抑制了算法對于模型參數變化的靈敏性。它的典型算法有：模型算法控制(Model Algorithmic Control：MAC)、動態(tài)矩陣控制(Dynamic Matrix Control：DMC)、廣義預測控制(GeneralizedPredictive Control：GPC)等，它們都基于模型預測、滾動優(yōu)化、反饋校正三大環(huán)節(jié)。
　　 傳統(tǒng)反饋控制算法PID控制原理簡單，直觀易懂，易于工程實現(xiàn)，

3、廣泛應用于工業(yè)控制?；趯ID控制和模型算法控制優(yōu)點的分析，本文研究把PID控制和模型算法控制結合起來，改變用來約束的目標函數，使之成為PID形式，形成一種新的預測控制方法(PIDMAC)。該算法既具有結構簡單，參數調節(jié)方便的優(yōu)點，又具有預測功能。通過MATLAB仿真，對比說明了PIDMAC算法比基本MAC算法具有更好的控制性能。
　　 工業(yè)過程往往具有延遲特性。因為時延的影響，控制輸入無法準確跟蹤系統(tǒng)變化，導致控制性能退化和

4、不穩(wěn)定。本文分析了導致時延的原因，利用預測思想，采用狀態(tài)空間描述的MAC算法建立時延系統(tǒng)模型，提出了時延預測補償算法(TDCMAC)。引入補償因子和過渡因子在線整定預測控制量和時延控制量，使控制作用快速平穩(wěn)過渡。仿真表明預測補償算法改進了傳統(tǒng)MAC算法的控制性能。
　　 本文具體討論了基于狀態(tài)空間的模型預測控制算法及其改進算法在大慣性二階系統(tǒng)、EPA(Ethernet for Plant Automation)系統(tǒng)、分數階系統(tǒng)、