多变量预测控制
基于神经网络的污水处理多变量广义预测控制
基于神经网络的污水处理多变量广义预测控制基于神经网络的污水处理多变量广义预测控制污水处理是保护环境和人类健康的重要任务。
随着城市化进程的推进和人口的增加，污水处理厂越来越面临处理容量、水质稳定性和排放标准等方面的挑战。
为了提高污水处理厂的运行效率和水质稳定性，多变量广义预测控制技术应运而生。
本文将重点介绍基于神经网络的污水处理多变量广义预测控制方法。
首先，我们将介绍神经网络的基本原理。
神经网络是一种模拟人脑神经元网络的数学模型，其核心是通过调整网络连接权重和阈值来实现输入与输出之间的映射关系。
对于污水处理的多变量广义预测控制，我们可以将输入设置为污水处理厂的进水水质、进水流量等变量，输出设置为污水处理厂的出水水质、出水流量等变量。
通过训练神经网络，我们可以建立起输入与输出之间的复杂关系，实现对污水处理过程的精确预测和控制。
其次，我们将介绍多变量广义预测控制的基本原理。
多变量广义预测控制是一种针对具有多个输入和输出变量的系统进行预测和控制的方法。
在污水处理过程中，不同的输入变量和输出变量之间存在着相互影响的复杂关系，传统的单变量控制方法难以达到理想的控制效果。
多变量广义预测控制通过建立输入与输出之间的数学模型，综合考虑多个变量之间的相互作用，实现对污水处理过程的综合预测和控制。
接下来，我们将介绍基于神经网络的污水处理多变量广义预测控制方法。
首先，我们需要收集大量的污水处理过程数据，包括进水水质、进水流量、出水水质、出水流量等变量。
然后，我们利用这些数据训练神经网络，建立起输入与输出之间的映射关系。
接着，我们可以使用训练好的神经网络对未来的污水处理过程进行预测，在此基础上制定合理的控制策略，实现对污水处理过程的优化控制。
最后，我们将介绍基于神经网络的污水处理多变量广义预测控制的优势和应用前景。
与传统的单变量控制方法相比，基于神经网络的多变量广义预测控制具有更高的预测和控制精度，能够更好地应对污水处理过程中的复杂性和非线性。
mpc控制c代码源码csdn
多变量预测控制（MPC）是一种用于控制多变量系统的算法，它可以根据系统的当前状态和未来的预测来优化系统的性能。
下面是一个简单的MPC控制器的C代码源码示例，用于控制一个简单的多变量系统。
```c#include <stdio.h>#include <stdlib.h>// 系统模型参数double A[3][3] = { {1, 1, 0}, {0, 1, 1}, {0, 0, 1} };double B[3][1] = { {0}, {0}, {0} };double C[1][1] = { {1} };double D[1][1] = { {0} };// MPC控制器参数double K[3] = {0}; // 控制增益double q_min = -1; // 参考输入下限double q_max = 1; // 参考输入上限double q_ref = 0; // 参考输入double q_next_ref = 0; // 下一步参考输入double dt = 0.02; // 时间步长double control_timeout = 5; // 控制周期// MPC控制器状态变量double state[3] = {0};// MPC控制器算法函数void mpc_control(double q) {// MPC算法实现过程...// 这里省略具体算法实现过程...}int main() {// 设置系统模型参数// 设置MPC控制器参数和状态变量...for (int i = 0; i < control_timeout; i++) {// 系统当前状态double x[3] = {state[0], state[1], state[2]};// 系统参考输入double u = q_ref;// 系统当前输出double y[1] = {0};y[0] = C[0][0]*x[0] + C[0][1]*x[1] + C[0][2]*x[2];// 根据当前状态和参考输入计算MPC控制器的下一步参考输入和目标值...q_next_ref = mpc_control(q); // 控制器的输出是一个新的参考输入q_next_ref和目标值T(x, u)（通过系统模型转换为输入和状态约束的等式）// 根据目标值和约束条件更新参考输入和状态变量...q_ref = q_next_ref; // 更新当前参考输入为下一步参考输入q_next_refstate[0] += A[0][0]*dt + K[0]; // 根据状态方程更新状态变量x[0]state[1] += A[1][1]*dt + K[1]; // 根据状态方程更新状态变量x[1]state[2] += A[2][2]*dt + K[2]; // 根据状态方程更新状态变量x[2]}return 0;}```以上代码是一个简单的MPC控制器的C代码源码示例，它可以根据系统的当前状态和未来的预测来优化系统的性能。
多变量控制：探讨多变量控制在控制系统中的应用和实践
多变量控制: 探讨多变量控制在控制系统中的应用和实践引言在控制系统中，多变量控制是一种重要的技术手段，它可以同时控制多个输入和输出变量，以实现更高效、更优化的控制过程。
多变量控制在实际应用中起到了关键的作用，涉及了许多领域，如化工、电力、交通等。
本文将探讨多变量控制的概念、原理和实践，以及它在控制系统中的应用。
什么是多变量控制多变量控制是指在一个控制系统中，同时考虑多个输入变量和输出变量，并使用合适的控制策略来实现系统的稳定和优化。
在传统的单变量控制中，只考虑一个输入变量和一个输出变量，而多变量控制则扩展了这个范围，将多个输入和输出变量纳入考虑范围，并找到它们之间的关系和影响，以实现更细致和精确的控制。
多变量控制的原理多变量控制的原理主要基于系统建模和控制策略设计两个方面。
首先，需要对系统进行准确的建模，包括对系统的输入和输出变量进行测量和描述。
其次，需要设计合适的控制策略，以实现系统的目标和要求。
在系统建模方面，可以利用数学模型和实验数据来描述系统的动态特性。
常用的建模方法包括线性模型、非线性模型和灰色模型等。
通过建模，可以确定系统的状态方程、传递函数等，进而找到输入和输出变量之间的关系。
在控制策略设计方面，可以运用许多经典的控制方法，如PID控制、模型预测控制（MPC）、最优控制等。
其中，PID控制是一种常用的控制算法，它通过调节比例、积分和微分三个参数，以实现对系统的控制。
而模型预测控制则是一种基于数学模型的控制方法，通过预测系统的未来状态来优化控制方案。
多变量控制的挑战和应对策略多变量控制面临着许多挑战，其中两个主要的挑战是“困惑性”和“突发性”。
所谓“困惑性”，是指系统中多个输入和输出变量之间存在复杂的相互关系，使得控制过程变得困难和复杂。
而“突发性”则是指系统在运行过程中可能出现突发情况，使得控制变得不稳定和不可靠。
针对这些挑战，我们可以采取一些应对策略。
首先，需要进行充分的前期工作，包括对系统进行详细的调研和分析，找出可能影响控制的因素，并建立相应的数学模型。
《多变量系统的组合模型预测控制研究及软件设计》范文
《多变量系统的组合模型预测控制研究及软件设计》篇一一、引言随着现代工业系统的复杂性和不确定性日益增加，多变量系统的预测和控制成为了研究的热点。
多变量系统涉及多个相互关联的变量，其预测和控制具有很高的复杂性和挑战性。
本文旨在研究多变量系统的组合模型预测控制方法，并探讨相应的软件设计。
二、多变量系统概述多变量系统是指包含多个相互关联的变量，这些变量之间相互影响、相互依赖的系统。
在工业生产、环境监测、医疗诊断等领域，多变量系统广泛存在。
这些系统具有高度的复杂性和不确定性，需要有效的预测和控制方法。
三、组合模型预测控制方法为了应对多变量系统的复杂性和不确定性，本文提出了组合模型预测控制方法。
该方法通过集成多种预测模型和控制策略，实现对多变量系统的有效预测和控制。
首先，我们根据多变量系统的特点，选择合适的预测模型。
这些模型包括但不限于线性回归模型、神经网络模型、支持向量机等。
通过分析历史数据，我们可以确定各模型的性能和适用范围，从而选择最优的模型组合。
其次，我们采用控制策略对多变量系统进行控制。
控制策略包括但不限于反馈控制、前馈控制、模糊控制等。
通过将预测模型和控制策略相结合，我们可以实现对多变量系统的有效控制。
四、软件设计为了实现组合模型预测控制方法，我们需要设计相应的软件系统。
该软件系统应具备数据采集、模型训练、预测、控制等功能。
首先，我们需要设计数据采集模块。
该模块负责从多变量系统中收集数据，并将其存储在数据库中。
数据包括历史数据和实时数据，用于模型训练和预测。
其次，我们需要设计模型训练模块。
该模块负责从数据库中提取数据，训练预测模型。
通过分析模型的性能和适用范围，我们可以选择最优的模型组合。
然后，我们需要设计预测模块。
该模块利用已训练的预测模型对多变量系统进行预测。
预测结果可以用于控制策略的制定和调整。
最后，我们需要设计控制模块。
该模块根据预测结果和预设的控制策略，对多变量系统进行控制。
控制结果将反馈给预测模块和用户界面，以便进行进一步的调整和优化。
多变量预测控制
MIMO系统的受约束控制问题
MVs
多变量
CVs
被控过程
DVs
AVs
• 控制变量（MVs）约束：
ui,min(k) ui (k p) ui,max(k), i [1, nu], p 0,1,, NU 1 ui,min(k) ui (k p) ui,max(k), i [l, nu], p 0,1,, NU 1
是完全异质和分布9的.1.3；特点及分类 照的（M不自子12A.同己 问特）S点领的 题用在域方 ，于M而式 自解AS有异 主决中所步地实，不地推际每同运理问个，行和题A主自规，ge要己划其nt是有的并特自以进选性治下程择因的一， 适为，些解 当应各特决 的用自点给 策的按：定 略
，并以特定的方式影响环境；
之间是独立自主的，其自身的目标和行为不 受其它Agent成员的限制，可以采用不同的设
计方法和计算机语言开发而成，没有全局数
据，也没有全局控制，是一种开放的系统， Agent加入和离开都是自由的。
6 of 31
9.1多Agent系统简述
第九章 多Agent系统
MAS的体系结构9是.1.指2 MMASA的S结中构Agent间的信息
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9.1多Agent系统简述
第九章 多Agent系统
2.多关Ag于enMt系A统S（，MA百S）度百科给出的定义是由多个 Agent组成的集合，其多个Agent成员之间相
M互A协S调作，为相解互决服复务杂，系共统同的完一成个一有个效任方务法。，它能 够的利目用标并是行将分大布而式复处杂理的技系术统和建模设块成化小设的计、思彼 想此，互把相复通杂信系和统协划调分的成，相易对于独管立理的A系g统en。t子系 统，通过Agent之间的共同协作来完成对复杂 问题的求解。在一个MAS中，各Agent成员
(工业过程控制)12.多变量预测控制
跨领域应用拓展
生物医疗领域
将多变量预测控制应用于生物医疗领域，如实现 智能药物投放、生理参数监测与控制等。
智能交通领域
研究多变量预测控制在智能交通系统中的应用， 如实现智能交通信号控制、车辆协同控制等。
环境工程领域
将多变量预测控制应用于环境工程领域，如实现 智能水处理、空气质量监测与控制等。
智能控制与工业4.0的融合发展
某化工厂反应过程控制
02
通过多变量预测控制，实现了对反应温度、压力、物料流量等
参数的精确控制，降低了能耗和物耗。
某热电厂锅炉燃烧优化
03
采用多变量预测控制技术，实现了对锅炉燃烧过程中多个变量
的优化控制，提高了燃烧效率并降低了污染物排放。
04
工业过程控制中的多变量预 测控制技术挑战与解决方案
技术挑战
预测控制的发展
预测控制是一种先进的控制方法，具 有处理约束、优化性能指标等优点， 在多变量系统中具有广泛的应用前景。
多变量系统具有相互耦合、非线性等 特点，使得控制更加复杂和困难。
研究意义
提高工业过程控制水平
通过研究多变量预测控制，可以提高工业过 程的控制精度和稳定性，从而提高产品质量 和生产效率。
数据处理与模型建立
多变量预测控制需要处理大量数据并 建立准确的模型，以实现实时预测和 控制。
耦合问题
工业过程中各变量之间存在耦合关系， 需要解决多变量之间的相互影响和干 扰问题。
鲁棒性
多变量预测控制系统的鲁棒性对控制 效果至关重要，需要克服各种不确定 性和干扰。
实时性要求
多变量预测控制需要快速响应和实时 调整，以满足工业过程的实时控制需 求。
工业物联网与多变量预测控制的融合
多变量广义预测控制
在线估计参数的控制方法
01 背景
目录
02 多变量控制
03 广义预测控制
04 算法的改进
05 控制系统的分析
多变量广义预测控制（Multivariable generalized predictive control ）具有多个输入量或输出量的 采用传统的参数模型(如CARIMA模型)，参数的数目较少，对于过程参数慢时变的系统，易于在线估计参数的控制 方法。
多变量控制
简介
优点
具有一个以上输入或一个以上输出的系统，在那里任一输入的变动产生来自一个以上输出的一个响应，叫做 多变量系统。一般说来，会有m个输入和l个输出，如图1所示。如果了l=m，这系统叫做方形系统。
图1
如果任一输入的变动产生来自一个以上输出的一个响应，那么这是由于系统中某种内部耦合或传输通路引起 的，通常，当处理一个特定输入时，一个特定的系统输出端会比其他输出端起更大的响应，其他输出端对这个物 入变动的响应叫做交互作用。
控制系统的分析
稳定性分析
鲁棒性分析
当预测模型没有建模误差时， Clarke等人从状态空间的角度对 GPC的稳定性进行了分析，认为当开环系统 能稳可测时，通过选择适当的参数，可以使闭环系统在有限时域内稳定，并产生稳定的状态最小拍控制；当预测 长度趋近无穷大时，闭环系统稳定，但算法的计算量将随预测长度的增加而呈指数倍增长，这就要求预测长度在 适当的范围之内，因此在一般情形下， GPC算法并不一定能保证系统的闭环稳定性。针对这个问题，众多学者进 行了大量的研究，有些学者通过对算法的改进来保证系统的闭环稳定性，如上节中提到的各种稳定的广义预测控 制算法；还有一些学者则直接从理论上来分析 GPC的稳定性，这些分析主要有两类：基于内模控制原理和状态空 间分析。
基于模型预测控制的多变量系统控制方法研究
基于模型预测控制的多变量系统控制方法研究多变量控制是现代控制理论中的一个重要分支。
它通过对多个输入和多个输出变量之间的交互作用进行分析，优化设计控制策略，以实现对多变量系统的高效稳定控制。
而模型预测控制（MPC）则是一种适用于多变量系统控制的高级控制策略。
在MPC中，控制器通过对系统行为进行建模和预测，根据未来预测结果进行实时的优化控制决策。
本文将从MPC控制原理、模型建立、优化目标等多个角度探讨基于MPC的多变量系统控制方法。
一、MPC控制原理MPC控制原理的核心是基于预测模型进行控制决策。
以一个两输入两输出的多变量系统为例，MPC控制器将当前时刻的输入、输出信号和系统动态模型作为输入，通过预测模型得出未来一段时间内的输出信号。
控制器将这些预测结果作为控制的参考，在当前时刻实施最优化控制策略，使输出变量的实际值尽可能接近预测结果，从而实现系统稳定控制。
二、模型建立在MPC控制中，预测模型是核心。
模型的正确性将直接影响控制器的控制效果。
建立MPC模型需要对系统的物理特性、工作方式和输入输出特征进行全面的分析和建模。
常用的MPC建模方法有传递函数法、状态方程法以及灰色系统建模等。
传递函数法建模主要根据系统的输入输出对建立系统传递函数模型。
传递函数是描述系统输入输出之间传递关系的比例系数，是一个示性函数，由分子和分母多项式表示。
这种方法在建模精度较高、应用广泛，并且具有较好的可靠性，但是对于某些非线性系统建模效果较差。
状态方程法是一种常用的建立线性非时变系统的模型方法。
它主要是借助于微积分、矩阵论及线性系统理论建立系统状态方程，包括状态转移方程和输出方程。
状态方程法在建模时可以很好地考虑系统的非线性、时变等情况，具有更好的适应性。
灰色系统建模方法通过少量的数据，建立适用于大样本数据的灰色模型。
灰色系统建模方法在时间序列分析、经济预测、财务分析等领域得到广泛的应用。
然而，在工程控制领域的应用仍需进一步探索。
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• 约束条件： umin (k ) u s (k ) umax (k )
ymin (k ) sYL y s (k ) ymax (k ) sYH
sYL , sYH 0 , wYL , wYH 0
其中us (k)、ys (k) 分别为 u(k)、y(k) 的稳态预测值。
内 容
• 多变量约束控制问题 • APC软件产品介绍 • 预测控制器MDMC_LP
预测模型、设定值操作优化、动态最优控制
• 工业应用 —— 原油常压塔温度分布控制
工业过程对APC的控制要求
• 改善控制系统性能，包括跟踪特性、抗干 扰特性； • 适应多变量、强关联、大时滞、不确定时 滞等复杂特性； • 满足对控制变量、被控变量和中间变量的 约束； • 降低操作成本，追求产量最高、能耗最小 等效益指标。
i 1 p 1 s i 2 j 1 l 1 ny NP nu NU
r3 j [u j (k l 1) u sj (k )]2
j 1 l 1
nu
NU
• 控制目标：
（1）尽可能地减少被控变量与其设定值之间的偏差； （2）尽可能地减少控制变量的振荡； （3）希望控制变量与其稳态工作点之间的偏差尽可能小 以满足对辅助变量的约束，并实现操作成本的最小化。
Usp(k)
动态矩阵控制 ( 二次规划)
过 程 测 量 信 息
Δ U (k)
受约束多变量被控过程
MDMC_LP中的预测模型
• 动态预测模型：
y(k p | k ) S y ( j )u(k p j ) y 0 (k p | k )
j 1 p
y0 (k p | k ) y0 (k p | k 1) ym (k ) y0 (k | k 1)
MIMO系统的受约束控制问题
MVs DVs 多变量 被控过程 CVs AVs
• 控制变量（MVs）约束：
ui,min (k ) ui (k p) ui,max (k ), i [1, nu], p 0,1,, NU 1
ui,min (k ) ui (k p) ui ,max (k ), i [l, nu], p 0,1,, NU 1
商品化预测控制软件
公司 Adersa DMC Honeywell Profimatics Setpoint 产品名 HieCon PFC DMC DMI RMPCA PCT SMCA 产品功能 递阶约束控制 预测函数控制 动态矩阵控制 动态矩阵辨识 鲁棒模型预测控制技术 预测控制技术 多变量控制软件包
0 0.652 2 s e 11s 1 1.756 3 s /Hr），一阶 时间常数与纯滞后时间的单位均为分.
常压塔APC投用效果
210 200 190 180 170 160 00:00 06:00 12:00 18:00 00:00
常一线抽出塔 盘温度
原油常减压蒸馏过程
真空泵
常顶汽油
减顶油 减一线油
初顶汽油 初 馏 塔 常 压 塔
常一线 减 压 塔 减二线油
常二线
减三线油 常三线 电脱盐
减四线油
常压炉
减压炉 减底渣油
原油
常底渣油
原油常压塔侧线温度控制问题
外部 扰动 常 压 塔 T1 T2 T3
操作变量(MV) 常一线流量 常二线流量 常三线流量 F1 F2 F3
• 稳态预测模型：
y s (k ) S y ( N )(u s (k ) u(k 1)) y0 (k N | k )
设定值操作优化问题
• 操作优化目标：
s T s T T min J ( u ( k )) w u ( k ) ( w s w U Y YL YL YH sYH ) S u (k )
• 输出变量（CVs, AVs）约束：
y j ,min (k ) y j (k p | k ) y j ,max (k ), j [1, ny], p N1, N1 1,, N2
MDMC_LP控制器结构
约束条件 操作目标
预 测 模 型
设定值动态优化 ( 线性规划)
Ysp(k)
受控变量(CV) 常一线抽出板温度 常二线抽出板温度 常三线抽出板温度
• 控制目的：
减少各侧线产品质量的波动，克服原油处理量与性质 变化对常压塔操作的影响。
常压塔侧线温度与抽出量的关系
0.524 2 s e T1 ( s ) 5s 1 0.867 2 s e T2 ( s ) T (s) 6s 1 1.0 3 e 2 s 6.5 s 1 F1 ( s ) 0 F ( s) 2 0.925 4 s F3 ( s ) e 14s 1 0
设定值操作优化问题求解
• 线性规划问题：
T min J cs xs ,
sub. to As xs bs , xs 0
I nu 0 As S y ( N ) I ny S (N ) 0 y 0 0 I ny
其中
xu ( k ) wU xs sYL cs Y wYL s w YH Y YH umax (k ) umin (k ) bs y1 (k ) ymin (k ) y ( k ) y1 ( k ) max
u s (k ) xu (k ) umin (k )
y s (k ) S y ( N ) xu (k ) y1 (k )
动态最优控制问题
• 目标函数：
J (u ) r1i [ yi (k p | k ) y (k )] DU r2 j u 2 j ( k l 1)