基于狀態(tài)等式約束的動態(tài)矩陣控制算法分析.pdf

1、模型預測控制(MPC)是一種新型計算機優(yōu)化控制算法。模型(MPC)預測控制算法的特點是：系統(tǒng)模型形式多樣化，對模型精度要求較低，模型易于在工業(yè)現場獲得，不需要復雜的系統(tǒng)辨識與建模；同時采用反饋校正基礎上的在線滾動優(yōu)化取代傳統(tǒng)的最優(yōu)控制，滾動優(yōu)化能夠及時地對系統(tǒng)存在的諸多不確定因素的有害影響進行補償和抑制，因而使控制系統(tǒng)具有較強的魯棒性能，而且在線計算相對比較簡單。MPC的典型算法有三種：模型算法控制(MAC)、動態(tài)矩陣控制(DMC)、廣

2、義預測控制(GPC)。它們都是基于模型預測、滾動優(yōu)化、反饋校正三大環(huán)節(jié)。 在模型預測控制的核心是在線滾動優(yōu)化，在眾多理論研究文獻中，這一在線優(yōu)化問題都被簡化成無約束的二次型性能指標優(yōu)化，這與其實際工業(yè)應用的狀況差別很大。在預測控制發(fā)展的30多年時間中，針對有擾動、有攝動和有約束的模型預測控制(MPC)已經得到關注與發(fā)展，非線性MPC(NLMPC)和約束MPC(CMPC)已成為預測控制研究的熱點問題。在工業(yè)過程中，預測控制的成功應

3、用大多是在多變量有約束的情況下，因此對約束預測控制的研究有重要的實際意義。 本文主要研究有約束的DMC的系統(tǒng)優(yōu)化問題。對于狀態(tài)變量存在等式約束關系的情況，首先建立有約束的被控對象系統(tǒng)，構造關于狀態(tài)變量的約束子空間，再采用投影卡爾曼濾波器作為系統(tǒng)的狀態(tài)觀測器，重構系統(tǒng)的狀態(tài)變量，不僅抑制了噪聲隨機干擾，而且使得重構狀態(tài)更好的符合約束條件，從而增強系統(tǒng)的穩(wěn)定性和魯棒性。隨后利用MATLAB進行仿真，通過實際模擬仿真來證實該算法的可行