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计算机控制系统的先进控制技术;1 内模控制技术;;讨论两种不同输入情况下，系统的输出情况： ;（2）当 时：;2. 内模控制器的设计 ;——整数，选择原则是使 成为有理传递函数。 ;设 时;讨论（1）当 , , 时，滤波时间常数取不同值时，系统的输出情况。（2）当 , ，由于外界干扰使 由1变为1.3，取 不同值时，系统的输出情况。;1～4曲线分别为 取0.1、0.5、1.2、2.5时，系统的输出曲线。 ;例2 考虑实际过程为;不存在模型误差仿真输出 存在模型误差时IMC仿真 存在模型误差时Smish预估控制仿真;3 内模PID控制 ;用IMC模型获得PID控制器的设计方法 ;例7－3 设计一阶加纯滞后过程的IMC－PID控制器。;⑷ 加一个滤波器 这时不需要使 为有理，因为PID控制器还没有得到，容许 的分子比分母多项式的阶数高一阶。 ;展开分子项 ① ;4. 内模控制的离散算式 ; 如果过程模型中包含有单位圆外的零点;2 模型预测控制技术 ;⑴ 模型预测 模型预测控制算法是一种基于模型的控制算法，这一模型称为预测模型。系统在预测模型的基础上根据对象的历史信息和未来输入预测其未来的输出，并根据被控变量与设定值之间的误差确定当前时刻的控制作用。其预测模型的结构形式可为状态方程、传递函数这类传统的模型。对于线性稳定对象，甚至阶跃响应、脉冲响应这类非参数模型也可直接作为预测模型使用。而对于非线性系统、分布参数系统的模型，只要具备上述功能，也可作为预测模型使用。;⑵ 滚动优化 模型预测控制是一种优化控制算法，它通过某一性能指标的最优来确定未来的控制作用。这一性能指标涉及系统未来的行为，然而，模型预测控制中的优化与传统意义下的最优控制又是有差别的。主要表现在模型预测控制中的优化是一种有限时域的滚动优化，在每一采样时刻，优化性能指标只涉及该时刻起未来有限的时域，而在下一采样时刻，这一优化域同时向前推移。即模型预测控制不是采用???个不变的全局优化指标，而是在每一时刻有一个相对于该时刻的优化性能指标。优化计算不是一次离线完成，而是在线反复进行的。;⑶ 反馈校正 模型预测控制是一种闭环控制算法。在通过优化计算确定了一系列未来的控制作用后，为了防止模型失配或环境扰动引起控制对理想状态的偏离，预测控制通常不把这些控制作用逐一全部实施，而只是实现本时刻的控制作用。到下一采样时间，则需首先检测对象的实际输出，并利用这一实时信息对给予模型的预测进行修正，然后再进行新的优化。 反馈校正的形式是多样的，不论取何种修正形式，模型预测控制都把优化建立在系统实际的基础上，并力图在优化时对系统未来的动态行为做出较准确的预测。因此，模型预测控制中的优化不仅基于模型，而且构成了闭环优化。 ;1. 模型算法控制 (MAC ) ;对象的输出用离散卷积公式近似表达为; 为预测时域， 为控制时域，且 ，假设在 后 将保持不变，即有 ;; 、 是由模型参数 构成的已知矩阵。 为已知控制向量，在 时刻是已知的，它只包含该时刻以前的控制输入；而 则为待求的现时和未来的控制输入量。由此可知MAC算法预测模型输出包括两部分：一项为过去已知的控制量所产生的预测模型输出部分，它相当于预测模型输出初值；另一项由现在与未来控制量所产生的预测模型输出部分。可以看到，预测模型完全依赖于对象的内部模型，而于对象的 时刻的实际输出无关，故称它为开环预测模型。 ;② 参考轨迹;; 最优控制律由所选用的性能指标来确定，通常选用输出预测误差和控制量加权的二次型性能指标: ;; 在预测控制中，在每一时刻求解上述优化问题后，只需把即时控制量作用于实际对象。这一算法的结构框图可见图6－12中不带虚线的部分。 ; 如果不考虑约束，并且对象无纯滞后和非最小相位特性，则上述优化问题