模型预测控制算法之三~5.pptVIP

第七章 模型预测控制算法之三~5 内容提要 概述 动态矩阵控制 动态矩阵控制的进一步讨论 模型算法控制 应用 1 动态矩阵控制的进一步讨论() 时滞对象的动态矩阵控制 带有前馈的动态矩阵控制 动态矩阵---PID串级控制 有约束的动态矩阵控制算法 多变量的动态矩阵控制 1 时滞对象的动态矩阵控制 () PID控制算法：误差校正；补救措施！ DMC：预测控制，现在的控制作用对未来的所有影响很明白；所以现在施加的控制已经考虑了对未来所有状态的作用。 时滞问题，已经解决！ 7.3.1不要看了。 2 带有前馈的动态矩阵控制 () 当系统受到干扰 对系统很了解：知道输入输出传递函数，知道扰动与输出的传递函数，…。 构造一个补偿环节可以抵消扰动的作用。 2 带有前馈的动态矩阵控制() 必要性 PID控制算法：误差校正；补救措施！ DMC：预测控制；通过现在施加的控制消除现在的扰动作用。 方法 已经解决！测定输出量对可测干扰的的阶跃响应序列{bk}, k=1,2,…,N; t=kT采样时刻 补充干扰增量的相应为 2 带有前馈的动态矩阵控制() 最优控制 单步及时控制增量为 2 带有前馈的动态矩阵控制() 如果未来的干扰已知，则干扰全部可以补偿。最优控制 3 动态矩阵---PID串级控制() 问题提出 PID的优点：响应快，可以补偿（未知起因）误差；缺点：无法补偿时滞等 DMC优点：补偿时滞等；缺点：无法补偿（未知起因）误差；响应慢，因为先进控制算法时间开销大 构造一个 DMC---PID 双层补偿结构 3 动态矩阵---PID串级控制() DMC---PID 双层串级控制结构 3 动态矩阵---PID串级控制() 设计要点 副回路设计 副对象G2(s)含主要干扰 小时间滞后，或小时间常数 较高采样频率的数字PID实现 主回路设计 主对象G1(s)仅仅是主回路广义对象的一部分 大时间滞后 广义对象是副回路控制后的对象 阶跃相应序列是广义对象 较低采样频率的DMC实现 DMC---PID串级控制应用合成氨变换工段 () 高温触煤 CO+H2O = CO2+H2 4 有约束的动态矩阵控制算法() 问题提出 控制量、输出、控制量增量的约束： 4 有约束的动态矩阵控制算法() 问题提出 控制量、输出、控制量增量的约束： 4 有约束的动态矩阵控制算法() Matlab算法 示例：mpctutst.m 关键函数： [y,u] = cmpc(plant,model,ywt,uwt,M,P,tend,r,...ulim,ylim,tfilter,dplant,dmodel,dstep); 上次课程例子 Shell 的应用 5 多变量的动态矩阵控制() 方法类似 5 多变量的动态矩阵控制() 方法类似 5 多变量的动态矩阵控制() 同理，第二个变量为 5 多变量的动态矩阵控制() 5 多变量的动态矩阵控制() 5 多变量的动态矩阵控制() 校正预测输出 5 多变量的动态矩阵控制() 算法 (1) 离线计算 N; 阶跃响应系数 a1,a2,…,aN 优化校正参数 h1,h2,…,hP 优化控制参数 d1,d2,…,dM (2) 初始化 初始值 (3) 在线计算 Y(k)更新规律;优化控制量Δu (k)，ΔuM(k) 5 多变量的动态矩阵控制() 图7-20 ( p.212 ) * * + + Gv(s) Gr(s) Go(s) v G2(s) PID G1(s) w DMC + - + + + + 二次干扰 一次干扰 广义对象 对象 碳化 变换气 PID DMC 饱和塔预热 气水分离器 变换炉反应 冷却塔 CO3% 半水煤气 蒸气 Subject to Δu1 + + + + Δy1 Δy2 Δu2 a11 a12 a21 a22 or or 优化指标 最优控制增量 其中， 及时控制量为 最优控制增量 及时控制量为