模型预测控制

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模型预测控制

模型预测控制

反馈校正
2 3 y
u
4
yˆ(k1)ym(k
e(k1)yˆ(k
1
k k+1
t/T
1─k时刻的预测输出ym(k) 2─k+1时刻实际输出y (k+1)
3─预测误差e(k+1)
4─k+1时刻校正后的预测输出ym(k+1)
反馈校正
y(k) e(k)
y (k+j| k)
y(k-j)
u(k-j) k-j
ym(k )
+ ym(k+j| k)
+
反馈校正
预测模型
y(k|k)
_ +
模型预测控制的基本原理
预测模型
预测模型的功能
根据被控对象的历史信息{ u(k - j), y(k -j) | j≥1 }和未来输入 { u(k + j - 1) | j =1, …, M} ,预测系统未来响应{ y(k + j) | j =1, …, P} 。
i =1, 2, 3, …, j
滚动优化
控制目的
▪通过某一性能指标J 的最优, 确定未来的控制作
用u(k+j|k)。指标J希望模型预测输出尽可能趋近
于参考轨迹。
优化过程
▪随时间推移在线优化,每时刻反复进行 ▪优化目标只关心预测时域内系统的动态性能 ▪每周期只将u(k+1|k)或u(k+m|k)施加于被控过程
模型预测控制的发展
理论背景:
新的控制理论得到发展
➢现代控制理论
状态空间分析法 最优控制理论 系统辨识与参数估计
➢新发展的控制理论
自适应控制 非线性控制 多变量控制
➢得到应用:航空、机电、军事等

模型预测控制全面讲解

模型预测控制全面讲解

1
H
T 2
Q
第三节 模型算法控制(MAC)
参考轨迹模型 yr
yd
yr(k+i)
优化算法 u 对象
minJ
y
模型 ym
yP 预测 yP(k+i)
ym(k+i)
e
模型算法控制原理示意图
第四节 动态矩阵控制(DMC)
动态矩阵控制(Dynamic Matrix Control): 基于阶跃响应模型的预测控制
1987年,Clarke 提出了基于时间序列模型和在线辨识的 广义预测控制(Generalized Predictive Control, GPC)
1988年,袁璞提出了基于离散状态空间模型的状态反馈预 测控制(State Feedback Predictive Control, SFPC)
第一节 预测控制的发展
第一节 预测控制的发展
预测控制的特点 建模方便,对模型要求不高 滚动的优化策略,具有较好的动态控制效果 简单实用的反馈校正,有利于提高控制系统的
鲁棒性 不增加理论困难,可推广到有约束条件、大纯
滞后、非最小相位及非线性等过程 是一种计算机优化控制算法
第二节 预测控制的基本原理
模型预测控制与PID控制 PID控制:根据过程当前的和过去的输出测量
最优控制率为
U2(k)
H
T 2
QH
2
R
1
H
T 2
Q
Yr
(k)
H1U1(k )
βe(k )
Q diagq1 q2 qP R diagr1 r2 rM
现时刻k的最优控制作用
U2 (k) DT Yr (k) H1U1(k) βe(k)

先进控制知识点总结

先进控制知识点总结

先进控制知识点总结一、先进控制概述先进控制是指在现代工业自动化控制领域中,采用先进的控制方法和技术,以提高控制系统的性能和可靠性,实现更高效的生产和运营管理。

先进控制的主要目标是提高生产效率、降低能耗和减少人为干预,以实现自动化、智能化生产。

二、先进控制的主要技术1. 模型预测控制(MPC)模型预测控制是一种基于数学模型的先进控制方法,通过对系统的动态特性进行建模和预测,以实现对系统的精确控制。

MPC可以对多变量系统进行优化控制,适用于复杂的工业过程控制和优化问题。

2. 自适应控制自适应控制是一种能够实时调整控制器参数的控制方法,以适应系统参数变化和外部干扰的影响。

自适应控制可以提高系统的鲁棒性和稳定性,适用于具有不确定性和变化的控制系统。

3. 智能控制智能控制是一种应用人工智能和机器学习技术的控制方法,以实现对系统的自主学习和优化控制。

智能控制可以提高系统的适应性和灵活性,适用于复杂、非线性和不确定性系统的控制问题。

4. 优化控制优化控制是一种基于优化算法的控制方法,通过对系统的运行参数进行优化调整,以实现系统性能的最优化。

优化控制可以提高系统的效率和能耗,适用于需要进行多目标优化和约束条件管理的控制问题。

5. 多智能体协同控制多智能体协同控制是一种基于多个智能控制节点之间协同工作的控制方法,通过相互通信和协作,以实现对复杂多变量系统的分布式控制和优化。

多智能体协同控制可以提高系统的灵活性和鲁棒性,适用于大型复杂系统的控制问题。

三、先进控制在工业自动化中的应用1. 化工过程控制化工过程控制是先进控制的主要应用领域之一,通过采用模型预测控制和优化控制方法,可以实现对化工生产过程的精确控制和高效运行管理,提高生产效率和产品质量。

2. 电力系统控制电力系统控制是先进控制的另一个重要应用领域,通过采用智能控制和自适应控制方法,可以实现对电力系统的实时监测和调度控制,以提高系统的稳定性和可靠性。

3. 制造业自动化制造业自动化是先进控制的广泛应用领域之一,通过采用自适应控制和多智能体协同控制方法,可以实现对制造过程的自动化控制和智能化管理,提高生产效率和降低成本。

模型预测控制原理

模型预测控制原理

一、引言模型预测控制是一种广泛应用于工业自动化领域的控制方法。

它基于对系统的数学模型进行预测,并根据预测结果进行控制。

本文将介绍模型预测控制的原理、应用和优点,并结合实际案例进行说明。

二、原理模型预测控制的基本原理是建立系统的数学模型,并根据模型进行预测。

在控制过程中,系统的状态被测量并与预测值进行比较,以确定下一步的控制策略。

模型预测控制的核心是模型预测器,它可以根据系统的输入输出数据进行建模,并根据模型进行预测。

三、应用模型预测控制广泛应用于工业自动化领域,如化工、电力、石油、制造等。

其中,化工行业是模型预测控制的主要应用领域之一。

例如,在化工生产中,模型预测控制可以用于控制反应器温度、压力和反应物的投加量等。

此外,模型预测控制还可以用于控制电力系统中的电压、频率和功率等。

四、优点模型预测控制具有以下优点:1. 可以对系统进行精确的预测和控制,提高了控制效果;2. 可以适应复杂的系统和非线性系统;3. 可以进行多变量控制,对系统的整体性能进行优化;4. 可以对系统的未来状态进行预测,提前采取措施,避免了系统出现故障或失控的情况。

五、实例说明以化工生产中的控制反应器温度为例,介绍模型预测控制的应用。

在化工生产中,控制反应器温度是非常重要的一环。

传统的控制方法是根据反应器温度的变化进行控制,但这种方法容易出现滞后和不稳定的情况。

而采用模型预测控制方法,可以通过建立反应器温度的数学模型,根据模型进行预测和控制。

例如,当反应器温度上升时,模型预测控制器可以根据模型预测出未来的温度变化趋势,并采取相应的控制策略,如减少反应物的投加量或增加冷却水的流量等。

这样可以避免温度过高导致反应失控,保证反应的稳定性和产量的质量。

六、结论模型预测控制是一种高效、精确的控制方法,具有广泛的应用前景。

在工业自动化领域,它可以提高系统的稳定性、生产效率和产品质量,对于企业的发展具有重要的意义。

模型预测控制技术在过程控制中的应用

模型预测控制技术在过程控制中的应用

模型预测控制技术在过程控制中的应用一、引言过程控制是指通过监测和调节一些过程变量来使一个系统达到一定的目标,可以应用于许多领域,例如化工、制造、环保、食品工业等。

而模型预测控制技术则是一种高级的控制方法,它基于动态系统的数学模型,运用优化算法,通过预测模型的输出进行控制。

本文将探讨模型预测控制技术在过程控制中的应用。

二、模型预测控制概述模型预测控制是一种基于模型的控制方法,它使用动态模型来预测系统的未来行为。

通常,模型预测控制可以分为两个阶段:模型预测和控制。

在模型预测阶段,系统未来的状态是根据过去的行为和当前的状态预测的。

在控制阶段,使用这些预测结果进行控制,以实现期望目标。

三、模型预测控制技术在过程控制中的应用模型预测控制技术可以应用于各种过程控制问题,包括控制高温反应、水质控制、发电厂机组控制等。

下面将探讨它在化工行业中的应用。

1. 反应控制反应控制是化工过程中的一个重要环节。

不同的反应过程需要的控制方法是不同的,有些反应是需要在有限时间内控制温度,使反应达到一定程度,而有些反应是需要在一定温度条件下,控制反应速度。

模型预测控制技术可以根据反应动态响应模型来预测其未来变化趋势,控制反应过程。

2. 浓度控制浓度控制是化工工艺中的另一个重要方面。

在浓度控制问题中,需要根据工艺的特点设计控制器,以便在变量过程中保持恒定的浓度。

模型预测控制技术可以较为准确地预测进程变量的发展趋势,使控制器更为优化,从而实现浓度控制。

3. 在线优化在线优化是一种高效、可预测的优化方法,其目标是在过程运行中,根据实时变化的输入变量进行优化,从而使得输出变量满足一定的条件。

模型预测控制技术可以较好地应用于在线优化,以便根据实时的反馈信息对控制器进行实时优化,使系统稳定且具有较高的性能。

四、总结在过程控制中,模型预测控制技术有着广泛的应用。

它可以有效地控制反应过程、浓度控制和在线优化等方面,从而使得化工生产更加高效和稳定。

预测控制之模型算法控制

预测控制之模型算法控制

模型描述
• 单位脉冲响应函数描述系统仅适用于稳定的线性定常系统,但许多工程被 控对象的动态特性呈现开环不稳定,或呈现非线性性、时变性等复杂特性。 对这类系统,需作如下处理:
• (1)若系统本身开环不稳定,则需要先将系统通过反馈先稳定化。如可 通过简单的PID闭环调节作为内环先将不稳定系统稳定住;然后利用MAC 作为外环将被控系统控制到所需要的跟踪性能和动态指标。(2)若系统的 特性呈现弱非线性或若时变特性,则需选取适宜工作点(对弱非线性)或适宜 时间区间(对弱时变性)的脉冲响应函数来设计MAC系统,并期望通过MAC 方法本身对模型不确定性的鲁棒性来克服这些弱非线性和弱时变特性的影 响。(3)对强非线性、强时变性的系统,或者不能通过简单内环反馈控制 稳定的开环不稳定系统,则需研究基于系统参数模型的MAC及预测控制的 方法。
四, 控制优化目标与滚动优化
• 引入优化时域长度P会降低系统的快速性,增强系统的稳定性、鲁棒性及其它指 标。因此,优化时域长度P的选取要兼顾品质指标和鲁棒性。实际上由于在优化指 标函数中引入未来的多步预测与期望轨迹,增强了系统控制输入的未来预见性,因此 对系统的快速性也有一定的补偿。MAC中的性能指标函数为的求解可直接采用一 般最优化原理导出解释表达式。在实际工程应用时,可离线地先计算好各参数,在线 控制仅仅计算简单的乘法和加法即可,一般可满足工程上对控制系统的计算复杂性 的要求。对求解优化命题(10)得到的控制序列{u(k),…,u(k+P-1)},实际上k时刻之后并不 一定每个控制量u(k+i),i=1,…,P-1,都会用于实际控制中。若计算机计算速度足够快,整个 优化过程所需时间仅为s个采样周期时(sP),则每次优化所得到的控制序列仅仅使用了 {u(k),…,u(k+s-1)},其它的并未投入使用,因为新的优化过程又将求出新的控制序列。

强化学习算法中的模型预测控制方法详解

强化学习算法中的模型预测控制方法详解

强化学习算法中的模型预测控制方法详解强化学习是一种机器学习方法,通过与环境的交互来学习最优的行为策略。

而模型预测控制是一种强化学习算法,其核心思想是通过建立环境模型来预测未来的状态和奖励,从而对当前行为进行优化。

本文将详细介绍模型预测控制方法在强化学习中的应用,并探讨其优缺点以及相关的研究进展。

一、模型预测控制算法概述模型预测控制算法是一种基于模型的强化学习方法,其主要流程包括环境建模、状态预测和行为优化。

首先,模型预测控制算法会基于历史观测数据建立环境模型,用于预测在不同行为下环境的状态转移和奖励反馈。

接着,算法会利用环境模型对未来的状态和奖励进行预测,然后基于这些预测结果来选择最优的行为,从而达到优化控制的目的。

二、模型预测控制算法的优点模型预测控制算法具有以下几个优点:首先,通过建立环境模型,算法可以更好地理解环境的状态转移和奖励分布,从而能够更准确地预测未来的状态和奖励。

其次,模型预测控制算法可以利用环境模型进行线下仿真,从而可以在不同的环境模拟下进行策略评估和优化,提高了算法的效率和稳定性。

此外,由于模型预测控制算法是基于模型的方法,因此可以更好地处理状态空间和行为空间连续、高维等复杂情况。

三、模型预测控制算法的缺点然而,模型预测控制算法也存在一些缺点:首先,建立环境模型需要大量的样本数据和计算资源,尤其是在复杂的环境下,模型的建立和更新成本很高。

其次,环境模型的建立和更新需要一定的时间,而且环境模型可能存在误差,这些都会影响算法的实时性和准确性。

另外,模型预测控制算法对环境模型的准确性和稳定性要求较高,一旦模型出现偏差或误差,就会导致算法的性能下降。

四、模型预测控制算法的研究进展近年来,随着深度学习和强化学习的发展,模型预测控制算法得到了广泛的应用和研究。

研究者们提出了许多改进方法,以解决模型建立和更新的问题。

例如,利用深度神经网络来建立环境模型,可以更好地处理高维和连续状态空间;采用增量学习和迁移学习等方法,可以降低模型的建立成本;同时,结合强化学习和监督学习的方法,可以提高模型的准确性和鲁棒性。

模型预测控制的基本原理

模型预测控制的基本原理

模型预测控制的基本原理
模型预测控制(MPC)是一类特殊的控制。

它的当前控制动作是在每一个采样瞬间通过求解一个有限时域开环最优控制问题而获得。

过程的当前状态作为最优控制问题的初始状态,解得的最优控制序列只实施第一个控制作用。

这是它与那些使用预先计算控制律的算法的最大不同。

本质上模型预测控制求解一个开环最优控制问题。

它的思想与具体的模型无关,但是实现则与模型有关。

模型预测控制的三个基本要素
1、预测模型预测模型是指一类能够显式的拟合被控系统的特性的动态模型。

2、滚动优化滚动优化是指在每个采样周期都基于系统的当前状态及预测模型,按照给定的有限时域目标函数优化过程性能,找出最优控制序列,并将该序列的第一个元素施加给被控对象。

3、反馈校正反馈校正用于补偿模型预测误差和其他扰动。

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– 比较y(k+1)出与预测值 yˆ1k 1/ k
得 ek 1 yk 1 yˆ1k 1/ k
– 基于e(k+1)对未来偏差的预测为 hi*e(k+1), (h1=1, i=2, …,N)
2020/4/27
第五讲 模型预测控制
24
计算机控制系统理论与应用
----Coperight by SEC----
第五讲 模型预测控制
14
计算机控制系统理论与应用
----Coperight by SEC----
5-2 动态矩阵控制(DMC)
基于被控对象的单位阶跃响应 – 适用于渐近稳定的线性对象 即,设一个系统的离散采样数据{a1,
a2 ,…,aN}(如P18的示意图),则有
限个采样周期后, 满足
aN a()
yˆPM k
aP-M+1Δu(k+M-1)
yˆM k 2 / k
yˆM k 2 / k
a1Δu(k+2)
yˆM k 1/ k
a1Δu(k)
a1Δu(k+1) a2Δu(k+1) a2Δu(k) a3Δu(k)
yˆ0 k 1/ k yˆ0 k 2 / k yˆ0k 3/ k
k
k+1
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第五讲 模型预测控制
6
计算机控制系统理论与应用
目前预测控制的发展方向
----Coperight by SEC----
多变量预测控制系统的稳定性、鲁棒性 – 线性系统、自适应预测—理论性较强 非线性预测控制系统 – 内部模型用神经网络(ANN)描述 针对预测控制的特点开展研究 – 国内外先进控制软件包开发所采用
2020/4/27
第五讲 模型预测控制
25
计算机控制系统理论与应用
5-2 DMC的反馈校正(3)
----Coperight by SEC----
误差校正及移位设初值示意图
yˆ cork 1 yˆ N0k
实际轨迹
y(k+1)
e(k+1) h2e(k+1) h3e(k+1)
2020/4/27
y(k)
P
yˆM k P / k
t/T k+P
u(k+i) (i≥M-1)
Δu(k)
k 2020/4/27
k+M 第五讲 模型预测控制
t/T
k+P 23
计算机控制系统理论与应用
----Coperight by SEC----
5-2 DMC的反馈校正(1)
在 t=kT 时刻,u(k)已实施到系统上
t=(k+1)T时刻, 可测到实际输出值y(k+1)
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第五讲 模型预测控制
7
计算机控制系统理论与应用
----Coperight by SEC----
5-1 预测控制的基本原理
1978年,J.Richalet等就提出了预测控制 算法的三要素: – 内部(预测)模型、参考轨迹、控制算法 现在一般则更清楚地表述为: – 内部(预测)模型、滚动优化、反馈控制
t/T 12
计算机控制系统理论与应用
5-1 反馈校正(1)
----Coperight by SEC----
每到一个新的采样时刻,都要通过实际 测到的输出信息对基于模型的预测输出 进行修正,然后再进行新的优化。不断 根据系统的实际输出对预测输出值作出 修正使滚动优化不但基于模型,而且利 用了反馈信息,构成闭环优化。
yˆ N1 yˆ1k 1/ k yˆ1k 2/ k yˆ1k N / kT yˆ N1k yˆ N0k a uk
a a1 a2 aN T
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第五讲 模型预测控制
18
计算机控制系统理论与应用
----Coperight by SEC----
根据输入控制增量预测输出的示意图
滚动优化的性能指标
– 通过优化指标,确定出未来M 个控制增量,使
未来P个输出预测值尽可能地接近期望值w如
P24页图如示。
– 不同采样时刻, 优化性能指标不同, 但都具有同 样的形式, 且优化时域随时间而不断地向前推移。
P
M
min J (k ) qi [w(k i) yM (k i / k )]2 rju2 (k j 1)
17
计算机控制系统理论与应用
5-2 DMC的预测模型(2)
----Coperight by SEC----
如P20图, t=kT时刻预测未来N个时刻 无控制作用 u(k)的预测输出为
yˆ N0 yˆ0k 1/ k yˆ0k 2 / k yˆ0k N / kT
考虑有控制作用 u(k)时的预测输出为
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第五讲 模型预测控制
15
计算机控制系统理论与应用
----Coperight by SEC----
5-2 动态矩阵控制(DMC)

DMC算法中的模型参数
– 有限集合aT={a1,a2 ,…,aN} 中的参数
可完全描述系统的动态特性N称为建模
时域。 系统的渐近稳定性
– 保证模型可用有限的阶跃响应描述
第五讲 模型预测控制
10
计算机控制系统理论与应用
----Coperight by SEC----
5-1 滚动优化(在线优化)(1)
控制目的
– 通过某一性能指标的最优, 确定未来的控制 作用
优化过程
随时间推移在线优化,反复进行 每一步实现的是静态优化 全局看却是动态优化
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第五讲 模型预测控制
2020/4/27
第五讲 模型预测控制
27
计算机控制系统理论与应用
----Coperight by SEC----
DMC在线控制程序流程
DMC初始化程序流程图
入口
DMC在线计算程序流程图
入口
设置控制初值 u0→u 检测实际输出 y0,,并设置预测 初值 y0→y(i), i=1,2,…, N
计算控制增量
P
di (w y(i)) u
i 1
计算控制量并输出 u + Δu → u
计算输出预测值
y(i)+aiΔu→ yˆi i=1,2,…, N
检测实际输出 y , 并计算误差 y- y(1) → e
预测值校正
yˆi hi e yˆi , i=1,2,…, N
移位设置该时刻预测初值
yˆi 1 → yˆi , i=1,2,…, N-1
第五讲 模型预测控制
4
计算机控制系统理论与应用
预测控制的特点(1)
----Coperight by SEC----
建模方便,不需要深入了解过程内部机理
非最小化描述的离散卷积和模型,有利于 提高系统的鲁棒性
滚动的优化策略,较好的动态控制效果
不增加理论困难,可推广到有约束条件、 大纯滞后、非最小相位及非线性等过程
系统的线性性
– 则保证了可用线性系统的迭加性等
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第五讲 模型预测控制
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计算机控制系统理论与应用
5-2 DMC的预测模型(1)
----Coperight by SEC----
系统的单位阶跃采样数据示意图
y
模型截断
aN-1
aN
a1
a2
a3
0
12
3
N-1 N t/T
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第五讲 模型预测控制
i 1
j 1
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第五讲 模型预测控制
21
计算机控制系统理论与应用
5-2 DMC的滚动优化(2)
----Coperight by SEC----
控制增量的最优开环解
– 在采样时刻t=kT, 根据性能指标,
可求出控制增量的最优开环解
– 但由于完全根据预测模型,故为 开环解。
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第五讲 模型预测控制
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计算机控制系统理论与应用
----Coperight by SEC----
动态矩阵控制的优化策略示意图
wP(k)
yˆPM k
w(k+1) w(k+2)
1 2
yˆ M
k
yˆM k 1/ k
2
/
k
TP
k TM
u(k+1)
k+M
ΔuM(k) u(k)
Δu(k+M-1)
w(k+P)
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第五讲 模型预测控制
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计算机控制系统理论与应用
----Coperight by SEC----
5-1 反馈校正(误差校正) (2)
误差校正示意图
2
4 3
y
1
u
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k k+1
t/T
1─k时刻的预测输出 2─k+1时刻实际输出 3─预测误差 4─k+1时刻校正后的预测输出
----Coperight by SEC----
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第五讲 模型预测控制
2
计算机控制系统理论与应用
----Coperight by SEC----
模型预测控制的发展背景(1)
现代控制理论及应用的发展与特点
– 要求 » 精确的模型 » 最优的性能指标 » 系统的设计方法
– 应用 » 航天、航空 » 军事等领域
2020/4/27
第五讲 模型预测控制
9
计算机控制系统理论与应用
----Coperight by SEC----
5-1 预测模型(内部模型)(2)
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