3.2 预测控制.pptVIP

3.2 预测控制（PC）（十八） (Predictive Control) 3.2.1 概述 一. 问题提出 工业过程的特点：多变量、非线性、强耦合 、不确定性、约束，PID无法满足有些控制要求； 工业过程的要求：高质量的控制性能 、对模型要求不高、实现方便 、强鲁棒性； 现代控制理论与方法的特点：精确的数学模型、最优的性能指标 、系统而精确的设计方法。 需要开发一种对模型精度要求不太高，鲁棒性好，能较好满足工业过程控制要求的控制方法。 二. 模型预测控制 ⒈ 基本原理 用模型预测过程的输出，根据过程的预测输出与设定值的偏差进行优化控制，得到优化的控制量； 将该控制量分别送入过程和模型，得到过程的实际输出和预测输出； 用实际输出和预测输出的偏差来校正模型输出，使得实际输出跟踪参考轨迹 。 基本思想：模型准了，控制就准了，若模型不准或有干扰，靠反馈校正来修正。预测输出可提前计算。 ⒉ 基本组成要素 ⑴ 建立预测模型 ⑵ 优化控制策略：滚动优化 ⑶ 反馈校正方法 ⑷ 参考轨迹 ：期望的输出对设定值的跟踪曲线，对阶跃变化具有柔化作用，减少超调量。 在k时刻预测其后未来p个输出: （p为预测时域） 预测不准或有干扰影响时，靠反馈校正来修正预测值。 在k时刻优化求出其后未来m个控制量： （m为控制时域） 这m个控制量每次只实施一个控制量，下一时刻再求出新的m个控制量，再只实施一步，以此类推，这就是滚动优化。 滚动优化可以适应系统必威体育精装版的情况，降低了对模型精度的要求，提高了对干扰的抑制速度。 模型预测，滚动优化和反馈校正是预测控制的三大原则，也是预测控制的标志。 常用预测控制算法： 动态矩阵控制 (Cutler et al, 1980) （Dynamic Matrix Control, DMC） 模型算法控制(Richalet et al, 1978) （Model Algorithm Control, MAC） 广义预测控制(Clarke et al, 1987) （Generalized Predictive Control, GPC） 预测函数控制(Adersa et al, 1987) （Predictive Functional Control, PFC） 3.2.2 动态矩阵控制 （Dynamic Matrix Control，DMC） 一. 预测模型 ⒈ 增量式预测值 基于受控对象单位阶跃响应曲线的非参数模型。 适用于开环稳定对象。 利用离散卷积作为预测模型。 离散卷积可由线性系统叠加性推出。 模型输出 k时刻起的第 i 步预报值： k时刻起的第 i－1 步预报值： 两式相减，得 令i等于1，2，3，，p，得到p个预测值： ⒉ 单位阶跃响应与单位脉冲响应的关系： ⒊ 把控制量分成已知的（k时刻之前的），未知的（k时刻之后的）。 前述是 m = p，当二者不相等时， m p 为 的第一行。 滚动优化 三. 误差反馈校正后预测值 当模型有误差或有干扰时，模型输出与过程输出不等，即存在偏差，k时刻得偏差为 需对预测值进行修正。由于未来时刻的过程输出未知，无法用未来的偏差对未来的预测值进行修正，只能对未来的偏差进行预测，即用当前的偏差预测未来的偏差。 一般可对预测时域内预测偏差加权处理 校正实质就是对预测初值的校正。 五. 预测控制的特点 一类用计算机实现的最优控制算法 建模方便，不需要深入了解过程内部机理 DMC等预测控制采用非最小化描述的离散卷积模型，有利于提高系统的鲁棒性 滚动优化策略，较好的动态控制效果 简单实用的模型校正方法，较强的鲁棒性 可推广应用于带约束、大纯滞后、非最小相位、多输入多输出、非线性等过程 四. 预测控制的发展 五. 商品化预测控制软件 * 预测模型 被控过程 优化控制 反馈校正 参考轨迹 预测模型 被控过程 优化控制 反馈校正 参考轨迹 线性连续系统的输