模型预测控制全面讲解..pdf
预测控制之模型算法控制
• 1982年，Meral等在MPHC基础上进一步提出模型算法控制 (MAC，Model Algorithm Control)
• 1987年，Clarke等提出广义预测控制(GPC，Generalized Predictive Control)
模型描述
• 对于一个线性定常系统，其所有动静态特性可以完全由其单位脉冲响应函数表达。若该系 统还是稳定的(此处指系统的极点具有负实部的情形,不包括临界稳定)， 其单位脉冲响应函 数满足：
• 若对于离散时间控制系统，则相应的脉冲响应序列趋于零。根据控制原理,基于单位脉冲 响应函数的系统输出响应等于单位脉冲响应函数与系统输入的卷积,即有
• 内模控制是直接针对控制系统存在建模误差和外部干扰的情况下研究系 统的闭环稳定、提高相应性能指标的控制方法,可显著提高控制系统对 建模误差和外部干扰的鲁棒性。
• 传统控制系统
• 内模控制系统结构框图
非参数模型之单位脉冲响应函数
• 在MAC中对被控对象可采用单位脉冲响应函数(在离散情形也称为单位脉冲 响应序列)作为其数学模型描述。
模型算法控制(MAC)
• MAC系统（预测控制）的主要四个部分：内部模型、模型校正 与输出预测、参考轨迹\轨迹优化、控制优化目标\滚动优化
一、内模原理
• 所谓内模原理,是针对传统控制理论对被控对象模型及建模误差处理的 不足而提出的一种新的处理方法。
• 当建模所存在的误差控制在较小范围时,传统的控制系统设计方法具有 较好的克服建模误差和抗干扰的能力。建模误差超过一定程度时,所设 计的控制系统的反馈本身的抗干扰能力及系统的稳定性裕量则不能很好 地将系统稳定,并保持所期望的系统性能指标。
《模型预测控制算法研究及其在水泥回转窑中的应用》
《模型预测控制算法研究及其在水泥回转窑中的应用》篇一一、引言随着工业自动化和智能化的快速发展，模型预测控制（MPC）算法作为一种先进的控制技术，已在众多工业领域得到了广泛应用。
本文将详细研究模型预测控制算法的原理及其在水泥回转窑中的应用，以探讨其在实际生产中的优化效果。
二、模型预测控制算法研究1. 模型预测控制算法原理模型预测控制（MPC）是一种基于数学模型的先进控制方法，它通过对系统未来的行为进行预测，从而实现对系统的优化控制。
MPC算法主要包括预测模型、参考轨迹、滚动优化和反馈校正四个部分。
（1）预测模型：用于描述系统未来的动态行为，通常为线性时不变系统或非线性系统模型。
（2）参考轨迹：设定了系统期望的轨迹，用于指导系统的优化控制。
（3）滚动优化：在每个控制周期内，根据当前的状态和预测模型，计算出一个最优控制序列，以使系统的性能指标达到最优。
（4）反馈校正：根据实际系统的反馈信息，对预测模型进行校正，以提高预测的准确性。
2. 模型预测控制算法的特点模型预测控制算法具有以下特点：可处理约束问题、具有显式的控制策略、可适应时变系统和非线性系统等。
此外，MPC算法还可以与多种优化算法相结合，如线性规划、非线性规划等，以满足不同系统的需求。
三、水泥回转窑工艺及控制难题水泥回转窑是水泥生产过程中的关键设备，其工艺复杂、运行环境恶劣。
在生产过程中，需要控制的关键参数包括温度、压力、转速等。
然而，由于回转窑内物料流动的复杂性、热工过程的非线性以及外部干扰等因素的影响，使得回转窑的控制成为一个难题。
传统的控制方法往往难以满足生产要求，需要研究更先进的控制技术。
四、模型预测控制算法在水泥回转窑中的应用针对水泥回转窑的控制难题，本文将研究模型预测控制算法在水泥回转窑中的应用。
具体包括以下几个方面：1. 建立回转窑的数学模型：根据回转窑的工艺流程和实际运行数据，建立回转窑的数学模型，为MPC算法的应用提供基础。
2. 设计MPC控制器：根据回转窑的数学模型和实际控制要求，设计合适的MPC控制器，实现对回转窑的优化控制。
模型预测控制mpc基本知识
模型预测控制mpc基本知识
模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）是一种先进的控制方法，它通过将系统建模为数学模型，利用模型进行预测，并根据预测结果进行控制决策。
它采用一个预测模型来表示控制对象的动态行为，并基于当前时刻的测量值和控制变量的限制条件，预测未来一段时间内的控制变量和系统输出，并优化这些变量的选择，从而在控制满足性能指标的前提下，实现对系统的优化控制。
MPC的基本流程如下：
1. 建立系统数学模型，包括状态方程和输出方程等。
2. 对系统进行预测，根据当前时刻的控制输入和系统输出，预测未来一段时间内的系统状态和输出。
3. 设定控制目标和约束条件，将控制目标转化成数学优化问题，以当前状态为初始状态，求解出最优的控制输入。
4. 实施控制，将求解得到的最优控制输入应用于系统中。
5. 不断重复以上步骤，实现对系统的优化控制。
MPC的主要特点是：
1. 能够充分考虑系统的动态特性，适用于高度非线性、多变量、耦合的复杂过程控制。
2. 能够通过设定约束和权重等条件，实现对控制过程中各种限制的有效处理。
3. 能够对未来一段时间内的控制输入进行优化，从而实现远期
优化控制。
MPC适用于化工、制造业、交通运输、能源等领域的自动控制和过程优化。
它在国际上已经得到广泛应用，在我国也有越来越多的应用实例。
第7章 模型预测控制1-SISO
time
基于动态矩阵控制的建模方法
DMC是建立在阶跃响应基础上（机理模型！） 在阶跃输入激励下系统输出在有限个周期内 可以到达稳态
y1:temperature
v1 (1) v2 (1) vNv (1) y (1) y ( 2) v1 (2) v2 (2) vNv (2) Y v v (3) v (3) v (3) y (3) 1 2 Nv
采用动态矩阵控制的前提假设
系统是线性定常稳定的 在阶跃输入激励下系统输出在有限个周期内 可以到达稳态
y1:temperature
Y ( s ) F ( s )U ( s), 1 lim y (t ) y (0) im sY ( s) lim sF ( s)U ( s) lim sF ( s) F (0) time t s 0 s 0 s 0 s
第七章 模型预测控制算法 之一~5
杨根科 上海交通大学自动化系 2012年3月
内容提要
概述 动态矩阵控制 动态矩阵控制的进一步讨论 模型算法控制 应用
思想
Z域设计（直接设计） 时域设计
现代控制理论（基于状态空间）：如最优控 制、极点配置等
应用航空航天（理想环境） 石油、化工、发电等 先进控制算法
模型预测控制,优点/特点
Processes are difficult to control with standard PID algorithm – long time constants, substantial time delays, inverse response, etc. There is substantial dynamic interaction among controls, i.e., more than one manipulated variable has a significant effect on an important process variable. Constraints (limits) on process variables and manipulated variables are important for normal control.
模型预测控制课件
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8
第二节 预测控制的基本原理
r(k)
+_
d(k)
在线优化 控制器
u(k)
y(k) 受控过程
+ y(k+j| k)
+
模型输出 反馈校正
动态 预测模型
y(k|k)
_ +
三要素：预测模型 滚动优化 反馈校正
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9
第二节 预测控制的基本原理 一.预测模型（内部模型）
• 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} • 预测模型形式
• 参数模型：如微分方程、差分方程 • 非参数模型：如脉冲响应、阶跃响应
• Adersa(法) : HIECON
• Invensys : Predictive Control Ltd : Connoisseur
• DOT(英) : STAR
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6
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
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第一节 预测控制的发展
预测控制有关公司及产品
• SetPoint : IDCOM
• DMC
: DMC
• AspenTech : SetPoint Inc : SMC- IDCOM
DMC Corp : DMCplus
• Profimatics: PCT
模型预测控制实例-概念解析以及定义
模型预测控制实例-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述:模型预测控制（MPC）是一种先进的控制方法，它利用系统动态模型进行预测，并根据预测结果来实现对系统的控制。
MPC在控制系统领域内具有广泛的应用，其能够应用于多种复杂的工业控制问题，并取得了显著的成果。
本文将对MPC的基本原理、工业应用以及其优势和局限性进行深入探讨，旨在为读者提供全面的理解和认识MPC的重要性。
概述部分的内容1.2 文章结构文章结构部分的内容可以按照如下方式编写：文章结构部分应该简要介绍整篇文章的结构和各个部分的内容安排，包括引言、正文和结论部分。
同时，可以说明每一部分内容的重要性，并为读者展示整篇文章的逻辑和连贯性。
此外，也可以简要说明每一部分内容的主题和目的，以便读者在阅读全文时能够有所预期。
在文章结构部分，可以提及每个部分的主要内容和目标，以及整篇文章的导向和主题。
这部分内容应该尽量简洁明了，避免过多的细节，但要呈现出整篇文章的框架和逻辑安排。
1.3 目的本文的主要目的是通过对模型预测控制的介绍和分析，让读者对这一控制方法有更深入的理解。
我们将对模型预测控制的原理、应用和优势进行详细阐述，帮助读者了解模型预测控制在工业生产中的重要性和实际应用情况。
同时，我们也将探讨模型预测控制的局限性和可能的改进方向，以期为相关领域的研究和应用提供一定的启发和参考。
通过本文的阅读，读者可以对模型预测控制有更全面的认识，并对其在工程实践中的应用具有更深刻的认识和理解。
2.正文2.1 模型预测控制简介模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）是一种应用于动态系统的先进控制策略。
它通过建立系统的数学模型，预测未来一段时间内的系统行为，并根据这些预测结果来实施控制动作，以实现对系统的最优控制。
MPC将系统的动态模型与性能指标相结合，能够在有限的控制时域内计算出最优的控制策略，因此被广泛应用于工业控制领域。
MPC的核心思想是通过对系统的动态模型进行预测，计算未来一段时间内系统状态的变化情况，然后根据这些预测结果来制定出最优的控制策略。
模型预测控制讲解
– 则保证了可用线性系统的迭加性等
2019/6/9
第五讲 模型预测控制
16
计算机控制系统理论与应用
5-2 DMC的预测模型(1)
----Coperight by SEC----
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。
----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
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 ? 是一种计算机优化控制算法
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 滚动优化(在线优化) (2)
模型预测控制讲解
模型预测控制讲解
模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）是一种用于控制
系统的系统优化技术，旨在通过一系列的最佳化规划控制以实现系统最优
性能的技术。
MPC方法能够满足多目标控制的需求，能够在满足非线性约
束的前提下，求解系统控制变量，以达到最优性能的目的，它是一种较为
先进的控制理论。
MPC可以用于许多不同的控制应用，它比传统控制方法
更有效，适用于复杂的系统，并能够更好地控制多目标，如非线性系统，
调节模糊和多变量系统，多目标优化，可变时间间隔控制等。
MPC的基本原理是，根据模型信息和约束条件，构建一个最优化的控
制对象，并解决控制问题来求解控制方程，以满足系统的优化要求。
与传
统控制方法不同，MPC以未来模式预测为基础，而不仅仅是使用实时状态。
它的主要思想是根据当前时刻系统的状态和要求，预测未来系统的状态，
逐步优化控制变量，最终达到最优性能。
MPC的过程分为三个步骤，首先根据系统状态构建最优化的控制对象，其次求解控制方程，最后实施控制并进行状态跟踪。
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hT={h1，h2，…，hN} 可完全描述系统的动态特性
主要内容 预测模型 反馈校正 参考轨迹 滚动优化
第三节 模型算法控制(MAC) 一. 预测模型
MAC的预测模型 渐近稳定线性被控对象的单位脉冲响应曲线
y
h11 h2
有限个采样周期后
lim
j
h
j
0
hN
0 12
t/T N
系统的离散脉冲响应示意图第节 模型算法控制(MAC) 一. 预测模型
MAC算法中的模型参数
1─k 时刻的预测输出 2─k +1时刻实际输出
t/T
3─ k +1 时刻预测误差 4─k +1时刻校正后的预测输出
第三节 模型算法控制(MAC)
模型算法控制（Model Algorithmic Control）： 基于脉冲响应模型的预测控制，又称模型预测 启发式控制(MPHC)
60年代末，Richalet等人在法国工业企业中应用 于锅炉和精馏塔的控制
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
反馈校正
在每个采样时刻，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
闭环优化
不断根据系统的实际输出对预测输出作出修正，使滚动 优化不但基于模型，而且利用反馈信息，构成闭环优化
第二节 预测控制的基本原理 三. 反馈校正（误差校正）
反馈校正示意图
2
4 3
y
1
u
k
k+1
滚动优化示意图
k 时刻优化
yr
y
2 1
3
u
k+1 时刻优化
yr
2
1
y
3
u
k k+1
1─参考轨迹yr (虚线) 2─最优预测输出y(实线) 3─最优控制作用u
t/T
第二节 预测控制的基本原理 三. 反馈校正（误差校正）
模型失配
实际被控过程存在非线性、时变性、不确定性等原因， 使基于模型的预测不可能准确地与实际被控过程相符
局部优化
不是采用一个不变的全局最优目标，而是采用滚动式的 有限时域优化策略。在每一采样时刻，根据该时刻的优 化性能指标，求解该时刻起有限时段的最优控制率
在线滚动
计算得到的控制作用序列也只有当前值是实际执行的， 在下一个采样时刻又重新求取最优控制率
第二节 预测控制的基本原理 二. 滚动优化（在线优化）
第四章
模型预测控制
内容要点
1 预测控制的发展 2 预测控制的基本原理 3 模型算法控制(MAC) 4 动态矩阵控制(DMC) 5 状态反馈预测控制(SFPC) 6 多变量协调预测控制
第一节 预测控制的发展
现代控制理论的发展与特点 特点 状态空间分析法 最优性能指标设计 应用 航天、航空等军事领域 要求 精确的数学模型
u(k)
y(k) 受控过程
+ y(k+j| k)
+
模型输出 反馈校正
动态 预测模型
y(k|k)
_ +
三要素：预测模型 滚动优化 反馈校正
第二节 预测控制的基本原理 一. 预测模型（内部模型）
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} 预测模型形式 参数模型：如微分方程、差分方程 非参数模型：如脉冲响应、阶跃响应
预测控制有关公司及产品 SetPoint : IDCOM DMC : DMC AspenTech : SetPoint Inc : SMC- IDCOM
DMC Corp : DMCplus Profimatics: PCT Honeywell : Profimatics : RMPCT Adersa(法) : HIECON Invensys : Predictive Control Ltd : Connoisseur DOT(英) : STAR
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
第二节 预测控制的基本原理 一. 预测模型（内部模型）
基于模型的预测示意图
过去
未来
3
y
4
1
u
2
k 时刻
1—控制策略Ⅰ 2—控制策略Ⅱ
3—对应于控制策略Ⅰ的输出 4—对应于控制策略Ⅱ的输出
第二节 预测控制的基本原理 二. 滚动优化（在线优化）
最优控制
通过使某一性能指标最优化来确定其未来的控制作用的
第一节 预测控制的发展
工业过程的特点
多变量高维复杂系统难以建立精确的数学模型 工业过程的结构、参数以及环境具有不确定性、
时变性、非线性，最优控制难以实现
预测控制的产生
基于模型的控制，但对模型的要求不高 采用滚动优化策略，以局部优化取代全局最优 利用实测信息反馈校正，增强控制的鲁棒性
第一节 预测控制的发展
值和给定值的偏差来确定当前的控制输入 预测控制：不仅利用当前的和过去的偏差值，
而且还利用预测模型来预测过程未来的偏差值。 以滚动优化确定当前的最优控制策略，使未来 一段时间内被控变量与期望值偏差最小 从基本思想看，预测控制优于PID控制
第二节 预测控制的基本原理
r(k)
+_
d(k)
在线优化 控制器
1978年，Richalet 、Mehra提出了基于脉冲响应的模型预 测启发控制(Model Predictive Heuristic Control ， MPHC)，后转化为模型算法控制(Model Algorithmic Control，MAC)
1979年，Cutler提出了基于阶跃响应的动态矩阵控制 (Dynamic Matrix Control，DMC)