模型預測控制器的性能評價與監(jiān)控.pdf

1、模型預測控制(Model Predictive Control,簡稱MPC)是在20世紀70年代后期產(chǎn)生的一類新型計算機控制算法.MPC通過在有限的時域里最小化目標函數(shù)來計算將來的控制行為,集模型預測、滾動優(yōu)化、反饋控制于一體,并有能力處理約束、耦合等,成為先進控制層(Advanced Process Control,簡稱APC)的主要控制策略.但是先進控制算法的工業(yè)實踐者發(fā)現(xiàn)MPC控制系統(tǒng)在運行初期可以獲得很好的控制效果,運行一段時間

2、之后受各種因素的影響性能逐漸變差,加上維護上的技術(shù)難度和滯后性問題可能最終導致控制器不能正常運行而被淘汰.大多數(shù)的先進控制系統(tǒng),如MPC,都需要專家來診斷性能是否下降及實施改進措施,而通常這種專業(yè)人士是非常缺乏的.為了盡可能久地實現(xiàn)和維護MPC控制系統(tǒng)的預期利益,我們需要一個檢測異常和診斷其根本原因的機制.因此在控制器性能評價與監(jiān)控的基礎(chǔ)上,提出了模型預測控制器的性能分析問題.該文從理論和實際應用兩個方面對MPC性能進行了研究,并取得了

3、以下結(jié)果:(1)在傳統(tǒng)的性能評價方法的基礎(chǔ)上提出了綜合的多變量控制系統(tǒng)性能分析方法(Integrated Performance Analysis Method of Multivariate Control System,簡稱IPAMMCS方法),這個方法能從確定性能性能、隨機性性能及是否存在振蕩幾個方面有效地評價已有的控制系統(tǒng);該方法不僅適用于對具有一般控制器的控制系統(tǒng)的評價,而且對于基于模型的控制系統(tǒng)的評價也是非常有效的.(2)基