文档介绍：01 前言预测控制是一种基于模型的先进控制技术,它是源于工业实践,最大限度地结合了工业实际地要求,并且在实际中取得了许多成功应用的一类新型的计算机控制算法。由于它采用的是多步测试、滚动优化和反馈校正等控制策略,因而控制效果好,适用于控制不易建立精确数字模型且比较复杂的工业生产过程,所以它一出现就受到国内外工程界的重视,并已在石油、化工、电力、冶金、机械等工业部门的控制系统得到了成功的应用。工业生产的过程是复杂的,我们建立起来的模型也是不完善的。就是理论非常复杂的现代控制理论,其控制的效果也往往不尽人意,甚至在某些方面还不及传统的 PID 控制。 70 年代,人们除了加强对生产过程的建模、系统辨识、自适应控制等方面的研究外,开始打破传统的控制思想的观念,试图面向工业开发出一种对各种模型要求低、在线计算方便、控制综合效果好的新型算法。这样的背景下,预测控制的一种,也就是模型算法控制( MAC -Model Algorithmic Control )首先在法国的工业控制中得到应用。同时,计算机技术的发展也为算法的实现提供了物质基础。现在比较流行的算法包括有:模型算法控制( MAC ) 、动态矩阵控制( DMC ) 、广义预测控制( GPC )、广义预测极点( GPP )控制、内模控制( IMC )、推理控制( IC)等等。预测控制最初由Richale t和Cutle r 等人提出了建立在脉冲响应基础上的模型预测启发控制(Model Predictive Heuristic Control, 简称“MPHC ”), 或称模型算法控制(Model Algorithmic Control ,简称“MAC ”);Cutler 等人提出了建立在阶跃响应基础上的动态矩阵控制(Dynamic Matrix Control ,简称“DMC ”) ,是以被控系统的输出时域响应( 单位阶跃响应或单位冲激响应) 为模型,控制律基于系统输出预测,控制系统性能有较强的鲁棒性,并且方法原理直观简单、易于计算机实现。它的产生并不是理论发展的需要,而是在工业实践过程中独立发展起来,即实践超前于理论它一经问世就在石油、电力和航空等领域中得到十分成功的应用。之后,又延伸到网络、冶金、轻工、机械等部门或系统。本文将从总体探讨预测控制特点的基础上,首先对 MAC 基本原理及最优控制律的设计进行讨论,接着在导出 MAC 的IMC 结构的基础上,应用 IMC 理论对 MAC 进行分析,得到表征系统动静态特性的简明结果,从而有利于对其进行进一步分析研究。除模型算法控制外,本文也会对其它预测控制方法进行探讨。 2 第一章绪论 预测控制的发展概述以状态空间法为基础的现代控制理论从 60 年代初期发展以来,已取得了很大进展,对自动控制技术的发展走到了积极的推动作用。但随着科学技术和生产的迅速发展,对大型、复杂和不确定性系统被告自动控制的要求不断提高,使得现代控制理论的局限性日益明显。一般说来,实际工业过程常具有非线性、时变性和不确定性,且大多数工业过程是多变量的,难于建立其数学模型。即使一些对象能够建立起数学模型,其结构也往往十分复杂,难于设计并实现有效控制。近年发展起来的自适应、自校正控制技术,虽然能在一定程度上解决不确定性问题,但其本质仍然要求在线辨识对象模型,所以算法复杂,计算量大,且它对过程的未建模动态和扰动的适应能力差,系统的鲁棒性问题尚有待进一步解决,故应用范围也受到限制。基于上述情况,在工业过程控制领域,应用现代控制理论设计的过程控制器的控制效果,往往还不如按经典理论设计的 PID 调节效果好。因此,到目前为止,在工业过程控制中,占统治地位的仍然是经典的 PID 调节器。为了克服理论与应用间的上述不协调现象,从 70 年代以来,人们除了加强对生产过程的建模、系统辨识、自适应控制、鲁棒控制等的研究外,开始打破传统控制思想的束缚,谋略面向工业过程的特点,寻找各种对模型要求低、在线计算方便、控制综合效果好的算法。随着数字计算机向小型、高速、大容量、低成本方向的发展,也为这类新算法的实现提供了物质基础。预测控制就是在这种情况下发展起来的一类新型计算机控制算法。预测控制不是某一理论的产物,而是在工业实践过程中独立发展起来的。它是由美国和法国几家公司在 70 年代先后提出的。而且一经问世,就在石油、电力和航空等工业中得到十分成功的应用。随后又相继出现了各种其他相近的算法,到目前为止已有几十种之多,可统称之预测控制算法。最早应用于工业过程的预测控制算法,有Richalet 、Mehra 等提出的、建立在非参数模型脉冲响应基础上的模型预测启发控制( MPHC ) ,或称为模型算法控制( MAC ) ,以及 Culte r 等提出的、建立在非参数模型阶跃响应基础上的动态矩阵控制(