一种改进的广义预测控制_赵铁彪

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改进的广义预测控制设计与仿真

改进的广义预测控制设计与仿真兰艳亭;黄晋英;陈晓栋【摘要】改进的广义预测控制算法保留了广义预测控制算法的基本特征和优点,另外,此算法中考虑了被控对象的纯延时.针对火电厂锅炉燃烧控制系统具有非线性、大滞后、强耦合、强干扰等特点将改进的广义预测控制应用于锅炉燃烧控制系统中.该方法先利用预测模型得到系统未来时刻输出,然后将设定输出和预测误差变化率作为自适应控制器的输入,控制器利用遗忘因子递推增广最小二乘法推理得到控制输出.仿真实验表明,这种方法可以提高系统的动态性能,比广义预测控制算法具有更好的控制品质,它将会有较好的工程应用前景.%The improved generalized predictive control algorithm retains the essential characteristics and advantages of generalized predictive control algorithm but has the pure time delay of controlled object considered additionally. Improved generalized predictive control is applied into boiler combustion control system in the light of characteristics the thermal power plant boiler combustion control system presents as to be of nonlinearity,large lag,tight coupling and strong interference. This method obtains firstly the system output of some future point with the prediction model and then it takes the set output and the prediction error rate as the input of the adaptive controller which gains inferentially the control output by using forgetting factor recursive extended least squares algorithm at last. Simulation results show that,this method can improve dynamic performance of the system and is of better control quality than the generalized predictive controlalgorithm,which will have a preferable prospect in the engineering application field.【期刊名称】《火力与指挥控制》【年(卷),期】2015(040)008【总页数】4页(P114-116,121)【关键词】改进广义预测控制;燃烧系统;参数估计;Matlab仿真【作者】兰艳亭;黄晋英;陈晓栋【作者单位】中北大学计算机与控制工程学院,太原 030051;中北大学机械与动力工程学院,太原 030051;农业部农作制度重点实验室/中国农业大学农学与生物技术学院,北京 100193【正文语种】中文【中图分类】TP13广义预测控制（General i zed Predi ct i ve Cont rol, GPC）是20世纪80年代中期由英国学者Davi d Cl arke教授及合作者提出的一类新型预测控制算法。

一种克服模型参数失配的广义预测控制算法

第２９卷第１０期２０１２年ｌＯ月机电工程ＪｏｕｒｎａｌｏｆＭｅｃｈａｎｉｃａｌ＆ＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＶ０１．２９Ｎｏ．１０Ｏｃｔ．２０１２一种克服模型参数失配的广义预测控制算法宰吴夏来，楼赣菲，陈超，樊盛婉（丽水学院自动控制技术应用研究所，浙江丽水３２３０００）摘要：针对模型参数失配对广义预测控制输出的影响，提出了一种输出增量反馈的广义预测控制简化算法。

该算法通过引入一个输出增量速度函数，设计了输出增量参考序列，以控制输出增量的方式间接控制系统输出；同时利用阶梯控制方式，对输入增量引入柔化系数矩阵进行约束，既避免了传统预测控制律中逆矩阵的求解，减少了计算量，又防止了控制量的剧烈变化；最后引入控制增量增益，利用这个自由度提高了系统的鲁棒稳定性。

仿真结果表明：该预测控制简化算法能有效克服模型参数失配带来的影响，抑制系统输出调整过程中的输出波动，缩短调整时间，提高系统的动态特性，并抑制系统控制输入的剧烈变化。

关键词：广义预测控制算法；输出增量反馈；模型参数失配中图分类号：ＴＰｌ３文献标志码：Ａ文章编号：１００１—４５５１（２０１２）１０—１２３２—０３ＧｅｎｅｒａｌｉｚｅｄｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅｃｏｎｔｒｏｌａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｖｅｒｃｏｍｉｎｇｍｏｄｅｌｐａｒａｍｅｔｒｉｃｍｉｓｍａｔｃｈＷＵＸｉａ—ｌａｉ，ＬＯＵＧａｎ—ｆｅｉ，ＣＨＥＮＣｈａｏ，ＦＡＮＳｈｅｎｇ—ｗａｎ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ，ＬｉｓｈｕｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｌｉｓｈｕｉ３２３０００，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｅｆｆｅｃｔｏｆｍｏｄｅｌｐａｒａｍｅｔｒｉｃｍｉｓｍａｔｃｈｔｏｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅｃｏｎｔｒｏｌ，ａｎｏｕｔｐｕｔｉｎｃｒｅｍｅｎｔｆｅｅｄｂａｃｋｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅｃｏｎｔｒｏｌａｌｇｏｒｉｔｈｍｗａｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．Ａｓｐｅｅｄｆｕｎｃｔｉｏｎｏｆｏｕｔｐｕｔｉｎｃｒｅｍｅｎｔｗａｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｔｏｄｅｓｉｇｎａｎｏｕｔｐｕｔｉｎｃｒｅｍｅｎｔｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓｅｑｕｅｎｃｅａｎｄｔｈｅｓｙｓｔｅｍｏｕｔｐｕｔｗａｓｉｎｄｉｒｅｃｔｌｙｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄｂｙｄｉｒｅｃｔｌｙｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｇｏｕｔｐｕｔｉｎｃｒｅｍｅｎｔ．Ｔｈｅｉｎｐｕｔｉｎｃｒｅｍｅｎｔｓｗｅｒｅｃｏｎｓｔｒａｉｎｅｄｂｙｓｏｆｔｎｅｓｓｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｍａｔｒｉｘｔｏｏｂｔａｉｎｓｍｏｏｔｈｉｎｇｉｎｐｕｔｂａｓｅｄｏｎｓｔｅｐｐｅｄｃｏｎｔｒｏｌ，ａｎｄｔｈｅｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎｏｆｉｎｖｅｒｓｅｍａｔｒｉｘｗａｓａｖｏｉｄｅｄ．ＳｔａｂｉｌｉｔｙｏｆｓｙｓｔｅｍｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓｗａｓｉｍｐｒｏｖｅｄｂｙｕｓｉｎｇａｆａｃｔｏｒｔＯｍｕｌｔｉｐｌｙｔｈｅｃｏｎｔｒｏｌｉｎｃｒｅｍｅｎｔ．Ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｉｎｄｉｃａｔｅｔｈａｔｔｈｅｅｆｆｅｃｔｏｆｍｏｄｅｌｐａｒａｍｅｔｒｉｃｍｉｓｍａｔｃｈｉｓｏｖｅｒｃｏｍｅｄｓｕｃｃｅｓｓｆｕｌｌｙｂｙｓｉｍｐｌｉｆｉｅｄｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅｃｏｎｔｒｏｌａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｔｈｅｏｕｔｐｕｔｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎｄｕｒｉｎｇｏｕｔｐｕｔａｄｊｕｓｔｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓｉｓｏｆｆｓｅｔ，ｔｈｅａｄｊｕｓｔｉｎｇｔｉｍｅｏｆｄｙｎａｍｉｃｒｅｓｐｏｎｓｅｉｓｒｅｄｕｃｅｄａｎｄｔｈｅｉｎｐｕｔｉｓｓｍｏｏｔｈｅｄ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅｃｏｎｔｒｏｌａｌｇｏｒｉｔｈｍ；ｏｕｔｐｕｔｉｎｃｒｅｍｅｎｔｆｅｅｄｂａｃｋ；ｍｏｄｅｌｐａｒａｍｅｔｒｉｃｍｉｓｍａｔｃｈＯ引言在工业生产过程当中，面对复杂的控制对象，研究者往往难以建立其精确的数学模型。

基于Toeplitz方程的改进广义预测PID控制

Ａｂｔａｔｄｆｄｇｎｒｌｅｒｄｃｖ（Ｐｓｒｃ：ＡｍｏｉｅｅｅａｉｄｐｅｉｉｅＧＣ）ＰＤｃｎｒｌａｏｉｍｉｓｄｅｏｓｌｅｔｅｉｚｔＩｏｔｌｒｈｓｔｉｔｏｏｇｔｕｄｖｈ
ｐｏｌｒｎｅｏｐｅｒｅｔｅｙｃｎｏｅｂｃ．Ｏｅｒｍｓｆｈｓｕａｃｆｌｓｃｒｂｅｏｅｔｔｃｍｌｌｇｍｅｄｌｏｔｌｄｏｊｔｎｔｅｉｏｅｓｒｎｅｏａｓｍｉｄｏｘａｉａｒｌｅｈｐｅｔａｃｉ
：
：
・－・
：
使用如下的Ｄｏｈｎｎ方程：ｉａｔｅｐｉ１）ｚ１ △ ＋－Ｆｚ１＝Ｅ（ａ（Ｉ）ｚ１（Ｉ）步的输出预测值为：
（３１）
ｉ０
…
Ｉ０
●
００
●
００
●
经过推导，以得到以ｋ时刻为起点的未来＿可『
其中，Ｙ＝［（＋）（＋）Ｙｋ１ …ｙｋＮ］，ｙｌ［（）（一）咖＝Ｙｋ …Ｙｋ］，ＡＵ＝［（）（＋ △ｕｋ …△ ｋ Ⅳ一），１］
ｙ
—．．．．．．．．．．．．．．Ｌ．．．．．．．
△ ＝［ｋ１ …△ｎｋｎ＋） △ （一）（ — ｂ１］因此得到一种等价的新型矩阵形式：
数学模型，工业环境中并不适用，已为工业过它在这
Ｄ
… Ｄ０
０
Ｄ０
…
０

一种改进的广义预测控制算法仿真研究

ＰｒｅｄｉｃｔｉｖｅＣｏｎｔｒｏｌＡｌｇｏｒｉｔｈｍ
ＨＥＴｏｎｇ－ｘｉａｎｇ，ＤＵＹａｏ
（ＨｅｂｅｉＥｎｇｉｎｅｅｉｒｎｇＲｅｓｅａｒｃｈＣｅｎｔｅｒｏｆＳｉｍｕｌａｔｉｏｎ＆ＯｐｔｉｍｉｚｅｄＣｏｎｔｒｏｌｆｏｒＰｏｗｅｒＧｅｎｅｒａｔｉｏｎ，
ＮｏａｈＣｈｉｎａＥｌｅｃｔｉｒｃＰｏｗｅｒＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＢａｏｄｉｎｇＨｅｂｅｉ０７１００３，Ｃｈｉｎａ）ＡＢＳＴＲＡＣＴ：Ｔｈｅｂａｓｉｃｌｇａｏｉｒｔｈｍｏｆｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅｃｏｎｔｒｏｌ（ＧＰＣ）ｗａｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ．Ｉｎｖｉｅｗｏｆｔｈｅｓｈｏｒｔｃｏｍ—
ｄｉｃｔｉｖｅｃｏｎｔｒｏｌａｌｇｏｉｒｔｈｍ（ＡＧＰＣ）ｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．ＢａｓｅｄｏｎＭＡＴＬＡＢＳＩＭＵＬＩＮＫｔｏｏｌｓ，ｔａｋｉｎｇｔｈｅｒｅｓｉｓｔａｎｃｅｆｕｒｎａｃｅ
第３Ｏ卷第９期
文章编号：１００６ — ９３４８（２０１３）０９－０３９１－０３

广义预测控制算法

广义预测控制算法
广义预测控制算法（Generalized Predictive Control，GPC）是
一种经典的模型预测控制算法，通过构建动态模型进行系统预测，并根据预测结果调整控制策略，以实现对系统的控制。

GPC算法的核心思想是利用系统的输入和输出数据建立系统
的数学模型，然后利用该模型进行系统的预测。

在每个控制周期内，GPC算法通过最小化预测误差的平方和来优化控制策略，从而实现系统的动态调节。

GPC算法的步骤如下：
1. 建立系统的数学模型，一般采用传递函数或状态空间模型。

2. 根据已知的输入和输出数据，利用最小二乘法或其他拟合方法来估计模型参数。

3. 根据建立的模型进行系统的预测，预测未来若干个时刻的系统输出。

4. 根据预测结果和系统的期望输出，计算预测误差，并通过最小化预测误差的平方和来优化控制策略。

5. 根据优化的控制策略，确定系统的控制输入，并应用于系统。

GPC算法具有较好的鲁棒性和自适应性，可以应用于多种控
制问题。

然而，由于需要建立系统的数学模型，并且对模型参数的估计比较困难，使得算法的实际应用存在一定的困难和局限性。

同时，算法的计算复杂度较高，实时性较差。

总的来说，广义预测控制算法是一种经典的模型预测控制算法，
适用于多种控制问题，但在实际应用中需要解决模型建立和参数估计的问题，并考虑算法的计算复杂度。

一种改进的协调控制系统广义预测控制方法

一种改进的协调控制系统广义预测控制方法焦健（北京京能科技有限公司，北京100036）摘要：介绍了一种改进的协调控制系统的广义预测控制算法，与现有的算法相比，做出了两点改进：一是使用对角受控自回归积分滑动平均模型推导模型的输出预测值，避免了丢番图方程的计算，减小了计算量；二是将过热度的控制方式由定值控制改为区间控制，充分利用系统的控制“冗余”，提高了主汽压力和负荷的控制效果。

仿真结果表明，这种改进的广义预测控制算法相比现有的方法，计算量小，能同时实现定值控制和区间控制方式，全面提高了主汽压力和负荷的控制效果。

关键词：协调控制系统；广义预测控制；对角CARIMA 模型；区间控制中图分类号：TM621文献标志码：A文章编号：1671-0320（2022）04-0031-050引言单元火电机组是一个复杂的多变量系统，以350MW 的超临界机组为例，其协调控制系统是一个典型的三输入—三输出系统：系统的输入包括煤量、汽轮机调门开度和给水流量，系统的输出包括主汽压力、负荷和过热度。

传统的控制策略是使用比例积分微分PID （proportion integration differentiation ）控制器对各输出进行控制，其缺点是PID 参数整定复杂烦琐，同时需要加入各种前馈补偿，导致整个回路的控制逻辑十分复杂，不利于现场调试。

随着火电控制技术的不断发展，近些年人们对预测控制在协调控制系统上应用的研究逐渐增多，并取得了一些较好的结果。

预测控制是以计算机为实现手段的，因此其算法一般应为采样控制算法而不是连续控制算法。

顾名思义，预测控制应包含预测的原理。

在传统的采样控制中，有些算法也用到了预测的原理。

在现有的研究中，广义预测控制GPC （generalized predictive control ）作为一种对模型要求较低、鲁棒性好、适用于计算机实现的智能控制算法，已成功应用于协调控制系统中，取得了比较好的结果[1]。

改进的广义预测算法在过热气温控制中的应用

ｄｕｃｅｄａｎｄｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇｓｐｅｅｄｏｆｔｈｅｓｙｓｔｅｍｉｓｉｎｃｒｅａｓｅｄ．ｉｔｃａｎＩｉｍ．ｔｔｈｅｉｎｐｕｔｓｗｉｔｈｉｎｔｈｅｒａｎｇｅｏｆｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓｒｅｑｕｉｒｅｄ．Ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｐｒａｃｔｉｃａｂｌｅａｎｄｅｆｆｅｃｔｉｖｅ．Ｍｅａｎｗｈｉｌｅ．ｉｍｐｌｉｃｉｔｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅｃｏｎｔｒｏｌｈａｓｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｏｆｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓｗｈｅｎｔｈｅｏｒｄｅｒａｎｄｐａｒａｍｅｔｅｒｏｆｔｈｅｍｏｄｅｌｈａｖｅｃｈａｎｇｅｄ，ＳＯｉｔｃａｎｂｅｓｕｉｔ — ａｂｌｅｆｏｒｔｈｅｓｕｐｅｒｈｅａｔｅｄｓｔｅａｍｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｏｆｂｏｉｌｅｒｓｕｐｅｒｈｅａｔｅｄｓｙｓｔｅｍ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｉｍｐｌｉｃｉｔｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅｃｏｎｔｒｏｌａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｓｏｆｔｃｏｅｆｉｃｉｅｎｔｍａｔｒｉｘ．ｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓ．ｆａｓｔａｌｇｏｒｉｔｈｍ．ｓｕｐｅｒｈｅａｔｅｄ

一种改进的广义预测控制方法

一种改进的广义预测控制方法
周星德;杜成斌
【期刊名称】《东南大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2006(036)002
【摘要】为了改善建筑结构控制效果,在模型不精确的前提下达到振动控制的目的.采用实际测量和预测相互结合的广义预测控制算法,通过引入相对稳定性矩阵和可调增益参数的办法来改进原控制算法,提高在地震作用时主动控制系统的稳定性.数值仿真表明:单纯附加相对稳定性矩阵来设计控制器虽然可以提高控制系统的稳定性,但控制效果不能保证,只有引入可调增益参数方可保证振动控制的效果;可调增益参数应该根据实际控制的效果进行调整,而相对稳定性矩阵可根据原系统矩阵来选取,最好取对角矩阵;其对角元素选取以改善原控制系统的极点分布为目的.
【总页数】3页(P316-318)
【作者】周星德;杜成斌
【作者单位】河海大学工程力学系,南京,210098;河海大学工程力学系,南
京,210098
【正文语种】中文
【中图分类】TU311.3;TP273.1
【相关文献】
1.一种改进的广义预测控制算法 [J], 孔波;尚群立
2.一种改进型广义预测控制系统研究及工程应用 [J], 李泉;尹峰;孙坚栋;罗志浩
3.一种改进的广义预测控制算法仿真研究 [J], 何同祥;杜瑶
4.一种改进的广义预测控制方法及其应用 [J], 郭巧;曹海璐
5.一种改进的广义预测控制 [J], 赵铁彪;刘长远;张红军;薛美盛
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第10章-广义预测控制

10.1.1 预测模型
其中
Gj
(z1)
g j,0
g
z1
j,1
g j, j1z j1
H (z ) h z 则由式(10.1.4)和式(10.11.5)可以得到1
j
j,1
hj ,2 z 2
hj,nb znb
式出y信((1k0息.1及.4未)j、|来式k的)(1输0.入1G.5值j)(、, z就式可1()1以0.u预1.(7测k)和对式象j(未10来.11的.|8)k输都)出可。作H为jG(PzC1的)预u测(模k)型。F这j样(z, 根1)据y(已k知) 的(输10入.1输.7)
(k
)
FN
(
z
1
)
y
(k
)
均可由 k 时刻已知的信息 y , ≤k 以及 u , k 计算。
(10.1.15)
如果记
y(k | k) y(k 1| k), , y(k N | k)T
u(k | k) u(k | k), ,u(k Nu 1| k)T
f (k) f1(k), , fN (k)T
给出了一个
E j、(z1) Fj (的z递1)推算法。
首先, 根据式(10.1.3)可写出
1 Ej (z1)A(z1) z j Fj (z1)
1 Ej1(z1)A(z1) z( j1) Fj1(z1)
两式相减可得
A(z1
)[E
j
1 ( z 1
)
E
j
(z
1
)]
z
j
[
z
F 1 j 1
(z1
)
Fj
10.1.1 预测模型
式中，z 1 是后移算子，表示后退一个采样周期的相应的量，即 z1y(k) y(k 1) ，z1u(k) u(k 1)；

广义预测控制,算法及仿真实例

广义预测控制算法及实例分析一．广义预测控制算法1.广义预测控制的提出广义预测控制是预测控制中三种常见算法之一。

预测控制的提出并不是某一种统一理论的产物，而是源于工业实践，并在工业实践过程中发展和完善起来的一类新型计算机控制算法。

预测控制不会过分依赖被控对象的精确数学模型，能很好的应对工业对象的结构、参数的不确定性，且用工业计算机较容易实现。

2.广义预测控制的基本原理广义预测控制是预测控制中最具代表性的算法，他有三方面的特点：基于传统的参数模型，模型参数少；是在自适应发展过称中发展起来的，保留了自适应发展的优点且更具鲁棒性；采用多步预测、滚动优化、反馈校正更适于工业应用。

广义预测控制基本原理：预测模型、滚动优化、反馈校正预测模型：预测控制的模型称为预测模型。

预测控制对模型的要求只强调其功能而非结构，只要模型可利用过去己知数据信息预测系统未来的输出行为，就可以作为预测模型。

在DMC、MAC等预测控制策略中，采用了阶跃响应、脉冲响应等非参数模型，而GPC预测控制策略则多选择CARIMA参数模型。

滚动优化：预测控制是一种优化控制算法，通过某一性能指标的最优来确定未来的控制作用。

预测控制的优化标准不是采用一成不变的全局最优化目标，而是采用滚动式的有限时域优化策略。

优化不是一次离线进行，而是反复在线进行。

在每一采样时刻，优化性能指标只涉及到未来有限的时域，而到下一采样时刻，这一优化时域同时向前推移。

因此，预测控制在每一时刻有一个相对于该时刻的优化性能指标，即实现滚动优化。

反馈校正：预测控制算法在进行滚动优化时，优化的基点应与系统实际一致。

但作为基础的预测模型，只是对象动态特性的粗略描述，可能与实时状态不慎符合。

这就需要用附加的预测手段补充模型预测的不足，或对基础模型进行在线修正。

预测控制算法在通过优化确定了一系列未来的控制作用后，每次只是实施当前时刻的控制作用。

到下一采样时刻，则首先检测对象的实际输出，并利用这一实时信息对基于模型的预测进行修正，然后再进行新的优化。

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｛ — — — 方差相同，零均值，有界，不相关，平稳随 ξ｝１１－，１＝机变量序列； Δ ＝１－ｑ１＝１＋－１－ｑ Δ １２ｉ－－－ｉ＝１，２，…，ｎ，表示后移ｑ＋ｑ＋ … ＋ｑ，
赵铁彪１，刘长远２，张红军３，薛美盛１
（合肥２上海２１．中国科学技术大学自动化系，３００２６；２．上海捷控软件技术有限公司，０１２０３；）新疆克拉玛依８３．中国石油独山子石化分公司，３３６００摘要：对于磨煤机负荷对象，当采用常规广义预测控制算法设计控制器时，发现存在上升时间过长的现象；当调节参数进而减
１１－－／Ａ（ｕ Δ ｑ）ｙｑ）ｔ＝Ｂ（ｔｋ＋ｔ－ ξ
（）６
其中，在ｔ时刻由已知信息组成的部分定义如下：
ｔ１１－－Ｇ＾－ｇｙｑ）ｙｑ）ｔｋｉｔ＝Ｆｋｉ（ｔ＋［ｋｉ（０－＋＋｜＋＋
－－ｕ Δ ｇｑ－ … －ｇｑ］１ｉｔｉ＋１
ｉ
（）７
记：（）１
Ｙ（ｙｔｋｙｔｋ１＋＋＋
ｔｔｔ＾＾Ｙｙｋｔｙｋ１ｔｔｔ＋｜＋＋｜（
Ｔ … ｙｔｋ１）＋＋－ｐＴｔ … ｙ＾ｋ１ｔ）ｔ＋＋－｜ｐ
— —ｔ时刻的系统输出； — —ｔ时刻的式中：ｕｙｔ — ｔ — ＋ … ＋ａｑ，ｎａ１－ｄｅＡ（Ｂ（ｇｑ）＝ｎｑ）＝ｂｑ＋… ＋ａ；０＋ｂ１ｎ１－－其中ｄｂｄｅＢ（ｅｑｂ，ｑ）＝ｎｇｇ表示多项式的ｎｂ，ｂ次数；ｋ＝ｄ＋１，ｄ为采样系统纯滞后步数；
［］是由ＣＧＰＣ）ｌａｒｋｅ１等人于广义预测控制（在实际工业过程中得到了成功的１９８７年提出的，
］文献［提出了阶梯式广义预测鲁棒性做了分析；１１控制，简化了矩阵求逆，也提高了调整的灵活性。笔者主要研究提高广义预测控制的控制性能。文中首先就常规广义预测控制在磨煤机负荷对象上进行仿真，发现广义预测控制存在上升时间、调控制量振荡的现象。为了解决该问节时间较长，题，笔者提出一种改进的广义预测控制。仿真比较发现，改进后的广义预测控制，在上升时间，控制量
少上升时间时，则会出现控制量振荡的现象。为了使预测控制计算的控制量逼近实际的最优控制量，提出一种改进的广义预测在不增加计算量的情况下，实现了对控制算法。通过在控制律中引入过去输入加权因子 γ，调整过去输入对未来输出的影响，实际最优控制量的逼近。仿真结果表明，改进的广义预测控制算法，克服了常规广义预测控制响应时间较长，控制量振荡的问并且控制效果要优于常规广义预测控制、阶梯式广义预测、题， β 增量型广义预测控制。
应用。经过近３不少研究０年的深入研究和发展，者对ＧＰＣ算法提出了改进的方案。以往对广义预控制性能越好。测控制改进的思路：模型越准确，基于这种想法，产生了各种各样的误差补偿法，这
］２］３－４，，方面的研究有基于时间序列［神经网络［模］５－６糊技术［等。另外，同样是在基于预测模型不变
，。稿件收到日期：修改稿收到日期：２０１２－０４－１１２０１２－０６－１６）。基金项目：长三角科技联合攻关项目（２０１１Ｃ１６０４０，作者简介：赵铁彪（在读硕士研究生，研究方向为工业过１９８６—）程先进控制与优化。
关键词：广义预测控制改进广义预测控制钢球磨煤机负荷过去输入加权因子
（）中图分类号：ＴＰ２７３文献标志码：Ｂ文章编号：１００７－７３２４２０１２０５－００２９－０４
ＡｎＩｍｒｏｖｅｄＧｅｎｅｒａｌｉｚｅｄＰｒｅｄｉｃｔｉｖｅＣｏｎｔｒｏｌｐ１２３１ＺｈａｏＴｉｅｂｉａｏ，ＬｉｕＣｈａｎｕａｎ，ＺｈａｎＨｏｎｕｎ，ＸｕｅＭｅｉｓｈｅｎｇｙｇｇｊｇ（，Ｕ，Ｈ，；１．Ｄｅｔ．ｏｆＡｕｔｏ．ｎｉｖｅｒｓｉｔｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｏｆＣｈｉｎａｅｆｅｉ２３００２６，Ｃｈｉｎａｐｙｇｙ，，；２．ＳｈａｎｈａｉＶｉｃｔｏｒＣｏｎｔｒｏｌＳｏｆｔｗａｒｅＴｅｃｈｎｏｌｏＣｏ．Ｌｔｄ．Ｓｈａｎｈａｉ２０１２０３，Ｃｈｉｎａｇｙｇｙｇ，Ｋ，）３．ＰｅｔｒｏＣｈｉｎａＤｕｓｈａｎｚｉＰｅｔｒｏｃｈｅｍｉｃａｌＣｏｍａｎａｒａｍａ８３３６００，Ｃｈｉｎａｐｙｙ：Ｆ，ｔＡｂｓｔｒａｃｔｏｒｔｈｅｂａｌｌｍｉｌｌｌｏａｄｈｅｒｅｓｏｎｓｅｓｅｅｄｉｓｓｌｏｗｗｉｔｈｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｅｎｅｒａｌｉｚｅｄｐｐｇ，ａｒａｍｅｔｅｒｓｒｅｄｉｃｔｉｖｅｃｏｎｔｒｏｌｓｔｒａｔｅ．Ｂｔｕｎｉｎｒｅｌａｔｅｄｒｅｓｏｎｓｅｓｅｅｄｉｓｆａｓｔｅｒｗｉｔｈｐｐｇｙｙｇｐｐ，ｖａｒｉａｂｌｅｓｏｓｃｉｌｌａｔｉｎ．Ｔｏａｒｏａｃｈｔｈｅｏｔｉｍａｌｍａｎｉｕｌａｔｅｄｖａｒｉａｂｌｅａｎｉｍｒｏｖｅｄｍａｎｉｕｌａｔｅｄｇｐｐｐｐｐｐｅｎｅｒａｌｉｚｅｄｒｅｄｉｃｔｉｖｅｒｏｏｓｅｄ．Ａａｓｔｃｏｎｔｒｏｌｉｓｉｎｕｔｗｅｉｈｔｆａｃｔｏｒｉｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｔｏｒｅｕｌａｔｅ γ ｇｐｐｐｐｐｇｇ，ｔｈｅｅｆｆｅｃｔｏｆａｓｔｉｎｕｔｏｎｆｕｔｕｒｅｏｕｔｕｔｗｈｉｃｈｂｒｉｎｓｔｈｅｏｔｉｍａｌｍａｎｉｕｌａｔｅｄｖａｒｉａｂｌｅｏｆｐｐｐｇｐｐ，ｗｉｔｈｏｕｔｅｘｔｒａｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｓｌｏｗｒｅｓｏｎｓｅｓｅｅｄａｒｏｘｉｍａｔｉｏｎｐｐｐｐｏｓｃｉｌｌａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｍａｎｉｕｌａｔｅｄｖａｒｉａｂｌｅａｒｅｏｖｅｒｃｏｍｅｉｎｔｈｅｉｍｒｏｖｅｄａｎｄｅｎｅｒａｌｉｚｅｄｒｅｄｉｃｔｉｖｅｐｐｇｐ，ｍｅｔｈｏｄ．Ｉｎａｄｄｉｔｉｏｎｉｔｓｃｏｎｔｒｏｌｉｓｂｅｔｔｅｒｔｈａｎｔｈａｔｏｆｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｃｏｎｔｒｏｌｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｒｅｄｉｃｔｉｖｅｐｐ，ｓｔａｉｒｌｉｋｅｒｅｄｉｃｔｉｖｅｃｏｎｔｒｏｌａｎｄｔｅｉｎｃｒｅｍｅｎｔａｌｅｎｅｒａｌｉｚｅｄｒｅｄｉｃｔｉｖｅｃｏｎｔｒｏｌ．ｃｏｎｔｒｏｌ－ｐｙｐｇｐ β ：；；Ｋｅｗｏｒｄｓｅｎｅｒａｌｉｚｅｄｒｅｄｉｃｔｉｖｅｃｏｎｔｒｏａｎｉｍｒｏｖｅｄｅｎｅｒａｌｉｚｅｄｒｅｄｉｃｔｉｖｅｃｏｎｔｒｏｌｂａｌｌｍｉｌｌｇｐｐｇｐｙ；ｃｏａｌｌｏａｄａｓｔｉｎｕｔｗｅｉｈｔｆａｃｔｏｒｐｐｇ
第４８卷第５期２０１２年１０月
石油化工自动化ＡＵＴＯＭＡＴＩＯＮＩＮＰＥＴＲＯ－ＣＨＥＭＩＣＡＬＩＮＤＵＳＴＲＹ
Ｖｏｌ．４８，Ｎｏ．５，２０１２Ｏｃｔｏｂｅｒ