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预测控制
日期:2008-2-26 23:09:21 来源:本站整理  
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预测控制或称为模型预测控制(MPC)是仅有的成功应用于工业控制中的先进控制方法之一。

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各类预测控制算法都有一些共同的特点,归结起来有三个基本特征:(1)预测模型,(2)有限时域滚动优化,(3)反馈校正。这三步一般由计算机程序在线连续执行。
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预测控制是一种基于预测过程模型的控制算法,根据过程的历史信息判断将来的输入和输出。它强调模型的函数而非模型的结构,因此,状态方程、传递函数甚至阶跃响应或脉冲响应都可作为预测模型。预测模型能体现系统将来的行为,因此,设计者可以实验不同的控制律用计算机仿真观察系统输出结果。
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预测控制是一种最优控制的算法,根据补偿函数或性能函数计算出将来的控制动作。预测控制的优化过程不是一次离线完成的,是在有限的移动时间间隔内反复在线进行的。移动的时间间隔称为有限时域,这是与传统的最优控制最大的区别,传统的最优控制是用一个性能函数来判断全局最优化。对于动态特性变化和存在不确定因素的复杂系统无需在全局范围内判断最优化性能,因此这种滚动优化方法很适用于这样的复杂系统。
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预测控制也是一种反馈控制的算法。如果模型和过程匹配错误,或者是由于系统的不确定因素引起的控制性能问题,预测控制可以补偿误差或根据在线辨识校正模型参数。
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虽然预测控制系统能控制各种复杂过程,但由于其本质原因,设计这样一个控制系统非常复杂,要有丰富的经验,这也是预测控制不能预期那样广泛得到应用的主要原因。
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预测控制适用于先进过程控制(APC)和监督控制场合,其控制输出作用主要是跟踪设定值的变化。但预测控制并不能很好地处理调节控制难题。
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