基于概率約束的動態(tài)矩陣控制算法分析.pdf

1、模型預(yù)測控制(MPC)是一種基于模型預(yù)測的先進(jìn)計(jì)算機(jī)優(yōu)化控制算法。它的典型算法有三大類：模型算法控制(MAC)、動態(tài)矩陣控制(DMC)、廣義預(yù)測控制(GPC)。它們都是基于模型預(yù)測、滾動優(yōu)化、反饋校正三大環(huán)節(jié)。模型(MPC)預(yù)測控制策略的特點(diǎn)是：模型在工業(yè)現(xiàn)場易于獲得，不需要復(fù)雜的系統(tǒng)辨識與建模；采用反饋校正基礎(chǔ)上的在線滾動優(yōu)化取代傳統(tǒng)的最優(yōu)控制，因而可以克服各種不確定性因素的影響，增強(qiáng)系統(tǒng)的魯棒性，而且在線計(jì)算相對比較簡單。

2、30多年來，預(yù)測控制已經(jīng)發(fā)展到針對有擾動、有攝動和有約束的模型預(yù)測控制(MPC)，并研究其穩(wěn)定性、魯棒性、可行性等。非線性MPC(MLMPC)和約束MPC(CMPC)已成為預(yù)測控制研究的熱點(diǎn)問題。其研究的范圍主要涉及到預(yù)測控制的以下方面： (1)對現(xiàn)有基本算法作技術(shù)性的修正。 (2)從單變量到多變量的推廣，把只適合于穩(wěn)定對象的算法推廣到非自衡系統(tǒng)，把預(yù)測控制的應(yīng)用范圍推廣到非線性及分布參數(shù)系統(tǒng)。 (3)優(yōu)化目標(biāo)函

3、數(shù)的選取。 (4)預(yù)測模型的選取。 (5)引入大系統(tǒng)方法，以處理高維或信息不全的系統(tǒng)。 (6)將基本控制算法與先進(jìn)的控制思想與控制結(jié)構(gòu)相結(jié)合。此外，預(yù)測控制還涉及系統(tǒng)的可行性、穩(wěn)定性、魯棒性等方面的研究，并且為了滿足控制系統(tǒng)實(shí)時(shí)性的要求，對有約束系統(tǒng)減少在線優(yōu)化的計(jì)算和使控制算法盡可能透明化等方面也進(jìn)行了一些有意義的研究。 模型預(yù)測控制的核心是在線滾動優(yōu)化，在眾多理論研究文獻(xiàn)中，這一在線優(yōu)化問題都被簡化成

4、無約束的二次型性能指標(biāo)優(yōu)化，這與其實(shí)際工業(yè)應(yīng)用的狀況相去甚遠(yuǎn)。在工業(yè)過程中，預(yù)測控制的成功應(yīng)用大多是在多變量有約束的情況下，因此對約束預(yù)測控制的研究有重要的實(shí)際意義。 本文主要研究有約束的系統(tǒng)優(yōu)化控制問題。首先建立有約束的被控對象系統(tǒng)，對于每一時(shí)刻的系統(tǒng)狀態(tài)所受的約束用概率形式描述，進(jìn)而根據(jù)高斯近似把概率形式約束指標(biāo)轉(zhuǎn)換為確定性約束后，同時(shí)引入具有補(bǔ)償作用的觀測器來解決在數(shù)據(jù)傳輸過程中會產(chǎn)生時(shí)延問題，并且對于所建立起來的科學(xué)動態(tài)