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预测控制-课件.ppt

1、延时符预测控制理论发展基本算法常见运算结束总结理论发展1.工业需求( 1)随着工业日益走向大型化、连续化,工业生产过程日趋复杂多变 , 往往具有强藕合性、非线性、信息不完全性和大纯滞后等特征,并存在着各种约束条件,其动态行为还会随操作条件变化、催化剂失活等因素而改变。( 2)典型生产装置的优化操作点通常位于各种操作变量的约束边界处 , 因而一个理想的控制器应当保证使生产装置在不违反约束的情况下尽可能接近约束 , 以确保获取最佳 经济效益。理论发展2. 传统控制及现代控制理论的局限性( 1)传统的 PID控制策略和一些复杂控制系统不能满足控制要求( 2)现代控制理论的局限:过分依靠被控对象的精确

2、数学模型 ;不能处理非线性、时变性、不确定性、有约束、多目标问题3. 计算机技术的迅速发展为求解许多复杂控制计算问题提供了强大 的 物质 基础。理论发展基本 原理常见运算结束总结优化计算 对象模型预测反馈校正u(k) y(k)ym(k)em(k)ym(k+i) yp(k+i)预测控制的基本结构(k: 现在采样时刻 ; i=1, 2, , p )1. 预测控制的基本结构yr(k+i)模型预测控制的基本特征模型预测 反馈校正 滚动优化基本原理1.预测模型预测模型 根据对象的历史信息和未来输入预测其未来的输出。预测模型可以是传统的表达输入输出关系的传递函数,表示内部关系的状态方程,微分方程,也可以是

3、易于在线辨识的受控自回归积分滑动平均模型 -CARIMA模型。 对于线性稳定对象,甚至阶跃响应、脉冲响应这类非参数模型也可直接作为预测模型使用。基本原理2.反馈校正预测控制是一种闭环控制算法。在通过优化计算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扰动引起控制对理想状态的偏离,预测控制通常不把这些控制作用逐一实施 ,而只是实现本时刻的控制作用。到下一采样时间,则需首先检测对象的实际输出,并利用这一实时信息对给予模型的预测进行修正,然后再进行新的优化。 基本原理3.滚动优化预测控制通过某一性能指标的最优来确定未来的控制作用。例如:指标 最优化可以取对象输出在未来采样点上跟踪某一期望轨迹的偏差最小。一种有限时域的滚动优化 在每一采样时刻,优化性能指标只涉及该时刻起未来有限的时域,而在下一采样时刻,这一优化域同时向前推移。优化计算不是一次离线完成,而是在线反复进行的。

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