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第25 卷第8 期 电 力 科 学 与 工 程 Vol.25, No.8 2009 年8 月 Electric Power Science and Engineering Aug., 2009 4 1 广义内模预测控制在非最小相位系统中的应用 孙建平，李晓燕，王立军，王 俊 （1. 华北电力大学控制科学与工程学院，河北保定07 1003 ；2. 华能玉环电厂运行三值，浙江 台州） 摘要：对广义内模预测控制做了简单的介绍，并针对水轮机调节系统的非最小相位特性，进行大量仿真试 验。结果表明，非最小相位系统的广义内模预测控制具有许多优点，如：响应速度快，实际应用时计算量 小，鲁棒性强特点，特别是对模型的失配具有较大优势。 关键词：水轮机调节系统；非最小相位系统；预测内模控制 中图分类号：TP273 ；TK73 文献标识码：A 0 引 言 1 广义内模预测控制 非最小相位对象是指具有右半复平面零、极 广义预测控制是随着自适应控制的研究而发展 点的对象。在控制工程中，经常遇到非最小相 起来的一种预测控制方法。各类最小方差控制要求 位系统，水轮机调节系统就是一种典型的非最 估计一般对象的时延，如果时延估计不准确，则控 小相位系统，其动力学特性的内部不确定性和 制精度将大大降低。极点配置自校正控制对系统的 外部环境扰动的多变性等增加了控制的难度。特 模型十分敏感，这种对模型精度的高要求，束缚了 别是，对于那些低水头、大流量的贯流式机组 自校正控制算法在复杂的工业过程控制中的应用， 而言， ( ) 人们期望能寻找一种对数学模型要求低、鲁棒性强 引水道的水流惯性时间常数 比 ( ) 水轮发电机组的惯性时间常数 还大。传统的 的自适应控制算法。正是在这种背景下，19 87 年 控制理论虽然对解决这类系统的控制提出了许 Clarke 等人针对工业过程的特点，在保持最小方 多的方法，但总体来说，不能令人满意。因此， 差自校正控制的在线辨识、最小方差控制的基础 研究如何改善现有控制方式显得尤为重要，并 上，吸取了滚动优化策略，提出了广义预测控制算 具有实用价值。 法。这种算法在广义最小方差控制的基础上，在优 广义内模预测控制作为一种新型的控制方法 化中引入了多步预测的思想，根据预测模型来预估 可成功应用于非最小相位对象的控制，且鲁棒 过程未来的输出状况与设定值之间的偏差，并几次 性强，结构简单，设计直观简便，在线调整参 采用滚动优化策略来计算控制作用。 数少。本文针对水轮机调节系统的非最小相位 广义内模预测控制算法分为显式、隐式和快速 特性，利用广义内模预测控制算法，充分改善 算法。算法基于显式模型方程而建立，可作为预测 系统的控制品质。在研究中发现，非最小相位 控制的成员用于时变或未知时滞的过程，它对模型 的广义内模预测控制具有响应速度快、实际应 适配不敏感。对于简单过程的控制，它不需要任何 用时计算量小、鲁棒性强优点，特别对模型的 有关过程参数的先验知识；对于复杂过程，只要增 失配具有较大优势，可以十分方便地设计鲁棒 大一些计算量也能加以控制。广义预测控制采用了 性能。广义内模预测控制算法对过程干扰的抑 长期优化性能指标，结合了辨识与内模的自校正思 制能力强，更容易保证鲁棒性和稳定性等。 想，仿真试验与工业实践都证明其综合控制性能明 收稿日期：2009 05 11. ( ) 作者简介：孙建平 1962 －, 男, 华北电力大学控制科学与工程学院教授. 42 电 力 科 学 与 工 程 2009 年 显优于其他控制方法。它适用范围广，对非最小相