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一、前言
工业生产的过程是复杂的,建立起来的模型也是不完善的。即使是理论非常
复杂的现代控制理论,其效果也往往不尽人意,甚至在一些方面还不及传统的
PID 20 70
控制。 世纪 年代,人们除了加强对生产过程的建模、系统辨识、自适
应控制等方面的研究外,开始打破传统的控制思想,试图面向工业开发出一种对
各种模型要求低、在线计算方便、控制综合效果好的新型算法。在这样的背景下,
DMC
预测控制的一种,也就是动态矩阵控制 ( )首先在法国的工业控制中得到
应用。因此预测控制不是某种统一理论的产物,而是在工业实践中逐渐发展起来
的。预测控制中比较常见的三种算法是模型算法控制 (MAC),动态矩阵控制
DMC
( )以及广义预测控制。本篇所采用的是动态矩阵控制,其采用增量算法,
因此在消除稳态余差方面非常有效。
二、控制系统设计方案
2.1 控制系统方案设计图
动态矩阵控制是基于系统阶跃响应模型的算法,隶属于预测控制的范畴。
它的原理结构图如下图(1)所示:
图(1) 预测控制原理结构图
上图就是预测控制原理结构图,从图中我们可以看到,预测控制的主要特点。
即建立预测模型;采用滚动优化策略,采用模型误差反馈矫正。这也是预测控制
的本质所在。下面将对这三个特点一一说明。
2.2 预测控制基本原理
1、预测模型:预测模型的功能是根据对象历史信息和未来输入对对象输出
进行预测,它是被控对象的准确模型。这里只强调模型的功能而不强调其结构形
式。因此,预测模型可以是状态方程、传递函数等传统的参数模型,对于线性稳
1
定对象,阶跃响应、脉冲响应这类非参数模型也可以作为预测模型使用。预测模
型具有展示系统未来动态行为的功能,这样,就可以利用预测模型来预测未来时
刻被控对象的输出变化及被控变量与其给定值的偏差,作为控制作用的依据,使
之适应动态系统所具有的因果性的特点,得到比常规控制更好的控制效果。
2、滚动优化:预测控制是一种优化控制算法,它是通过某一性能指标的最
优来确定未来的控制作用。这一性能指标涉及到系统未来的行为。如,通常可取
被控对象输出在未来的采样点上跟踪某一期望轨迹的方差最小,性能指标中涉及
到的系统未来的行为,是根据预测模型由未来的控制策略决定的。但是,预测控
制中的优化与传统意义下的离散最优控制有很大的区别,这主要表现在预测控制
中的优化是一种有限时段的滚动优化。每一采样时刻,优化性能指标只涉及到从
该时刻起未来的有限时段,到下一采样时刻,这一优化时段同时向前推移。因此,
预测控制不是用一个对全局相同的优化性能指标,而是在每一采样时刻有一个相
对于该时刻的优化性能标。不同时刻优化性能指标的相对形式是相同的,但其绝
对形式,即,所包含的时间区域是不同的。在预测控制中,优化不是一次离线进
行,而是反复在线进行,这就是滚动优化的含义。虽然各个不同时刻的优化指标
的相对形式是相同的,每一步实现的是静态参数的优化,但因为其包含的时间区
域不同,从控制的全过程看,实现的是动态的优化。因而预测控制被称为是“滚
动优化”的算法。与一般最优控制中的全局优化相比,预测控制中的滚动优化只
能得到全局的次优解,但由于它的优化始终建立在实际过程的基础上,使控制结
果达到实际意义上的最优控制,能够有效地克服工业过程控制中的模型不精确、
非线性、时变等不确定性的影响。
3、反馈校正:预测控制是一种闭环控制算法,预测算法在进行滚动优化时,
优化的基点应与系统实际一致。但作为基础的预测模型,只是对象动态特性的粗
描述,由于实际系统中存在的非线性、模型失配、干扰等因素,基于不变模型的
预测不可能和实际情况完全相符,这就需要用附加的预测手段补充模型预测的不
足,或者对基础模型进行在线修正。滚动优化只有建立在反馈校正的基础上,才
能体现出其优越性。因此,预测控制算法在通过优化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干扰引起控制对理想状态的偏离,并不是把这些
控制作用逐一全部实施,而只是实现本时刻的控制作用。到下一采样时刻,则首
先检测对象的实际输出,并利用这一实时信息、对基于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,可以在保持预测模型不变的基础
上,对未来的误差作出预测并加以补偿,也可以根据在线辨识的原理直接修
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