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1、模型预测控制 目录 现代控制理论与预测控制的区别 模型预测控制与PID控制的区别 预测控制的基本原理 几种预测控制 现代控制理论与预测控制的区别 现代控制理论的特点 状态空间分析。 最优性能指标设计。 精确的数学模型。 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。 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
2、 现。 模型预测控制与PID控制的区别 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。 预测控制的基本原理 预测模型的功能 根据被控对象的历史信息 u(k - j), y(k - j) | j1 和未来输入 u(k + j - 1) | j =1, , m 预测系统未来响应 y(k + j) | j =1, , p 基于模型的预测示意图 滚动优化 最优控制
3、:通过使某一性能指标最优化来确定其 未来的控制作用的。 局部优化:不是采用一个不变的全局最优目标, 而是采用滚动式的有限时域优化策略。在每一采 样时刻,根据该时刻的优化性能指标,求解该时 刻起有限时段的最优控制率。 在线滚动:计算得到的控制作用序列也只有当前 值是实际执行的,在下一个采样时刻又重新求取 最优控制率。 滚动优化示意图 反馈校正 模型失配:实际被控过程存在非线性、时变性、 不确定性等原因,使基于模型的预测不可能准确 地与实际被控过程相符。 反馈校正:在每个采样时刻,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。 闭环优化:不断根据系统的实际输出对预测输出 作出修正,使滚动优化不但基于模型,而且利用 反馈信息,构成闭环优化 。 反馈校正示意图 几种预测控制 基于脉冲响应的模型的模型算法控制 基于阶跃响应的动态矩阵控制 基于时间序列模型和在线辨识的 广义预测 控制 基于离散状态空间模型的状态反馈预测控 制