模型預測控制ppt課件-展示頁
2025-05-21 08:41本頁面
【正文】 程的不確定性、非線性和關聯(lián)性，并能方便地處理過程被控變量和操 縱變量中的各種約束。第 5章 模型預測控制 引言 一 什么是模型預測控制 (MPC)？ 模型預測控制（ Model Predictive Control）是一種基于模型的閉環(huán) 優(yōu)化控制策略，已在煉油、化工、冶金和電力等復雜工業(yè)過程中得到 了廣泛的應用。 其 算法核心 是 :可預測過程未來行為的動態(tài)模型，在線反復優(yōu)化計 算并滾動實施的控制作用和模型誤差的反饋校正。 第 5章 模型預測控制 二 模型預測控制的產(chǎn)生背景 1. 工業(yè)需求： 2. 傳統(tǒng)控制及現(xiàn)代控制理論的局限性 (i). 隨著過程工業(yè)日益走向大型化、連續(xù)化，工業(yè)生產(chǎn)過程日趨復雜多變 , 往 往具有 強藕合性 、 非線性 、 信息不完全性 和 大純滯后 等特征，并存在著各種 約束 條件，其 動態(tài)行為 還會隨操作條件變化、催化劑失活等因素而改變。 (i). 傳統(tǒng)的 PID控制策略和一些復雜控制系統(tǒng)不能滿足控制要求 。 ① 過分依靠被控對象的精確數(shù)學模型 。 第 5章 模型預測控制 三 模型預測控制的產(chǎn)生過程 1. 模型算法控制（ MAC）的產(chǎn)生： (i). 1978年，法國的 Richalet等人在系統(tǒng)脈沖響應的基礎上，提出了模型預 測啟發(fā)控制 (MPHC, Model Predictive Heuristic Control)，并介紹了其在工業(yè) 過程控制中的效果； (ii). 1982年， Rouhani和 Mehra[2]給出了基于脈沖響應的模型算法控制 (MAC, Model Algorithmic Control)； 2. 動態(tài)矩陣控制（ DMC）的產(chǎn)生： 動態(tài)矩陣控制 (DMC, Dynamic Matrix Control)于 1974年應用在美國殼牌石 油公司的生產(chǎn)裝置上，并于 1980年由 Culter等在美國化工年會上公開發(fā)表， 3. 廣義預測控制（ GPC）的產(chǎn)生： 1987年， Clarke等人在保持最小方差自校正控制的在線辨識、輸出預測、 最小方差控制的基礎上，吸取了 DMC和 MAC中的滾動優(yōu)化策略，基于參數(shù) 模型提出了兼具自適應控制和預測控制性能的廣義預測控制算法。 第 5章 模型預測控制 五 模型預測控制的應用 在預測控制問世來，由于計算機技術的發(fā)展和日益復雜的工業(yè)系統(tǒng) 對先進控制的需求，使預測控制的應用范圍日漸擴大，控制水平日益 提高。 商品化預測控制軟件產(chǎn)品： (i). 第一代：以 Adersa的 IDCOM和 She11 Oil的 DMC為代表，算法針 對無約束多變量過程 。 (iii). 第三代： 產(chǎn)品包括 Adersa的 HIECOM和 PFC， DMC的 DMC plus 和 Honeywell的 RMPCT，算法增加了擺脫不可行解的辦法，并具有容 錯和多個目標函數(shù)等功能。這 類算法適合處理開環(huán)穩(wěn)定多變量過程約束間題的控制； 2. 基于 ARMA或 CARIMA等輸入輸出參數(shù)化模型預測控制算法 代表性的算法 為廣義預測控制算法 (GPC)。但對于多變量系統(tǒng)，算法實施較困難。對于狀態(tài)空間模型， 用有限時域二次性能指標再加終端約束的滾動時域控制方法來保證系 統(tǒng)穩(wěn)定性。 第 5章 模型預測控制 二 模型預測控制的基本原理 1. 預測模型 預測控制的模型稱為預測模型。 預測模型的功能為：在當前時刻，基于過程的動態(tài)模型，利用被控 對象的歷史信息和未來輸入，預測系統(tǒng)未來響應。 (ii) 實際工業(yè)
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