模型預(yù)測控制(MPC)是一類特殊的控制。它的當(dāng)前控制動作是在每一個采樣瞬間通過求解一個有限時域開環(huán)控制問題而獲得。過程的當(dāng)前狀態(tài)作為控制問題的初始狀態(tài)，解得的控制序列只實施個控制作用。這是它與那些使用預(yù)先計算控制律的算法的不同。本質(zhì)上模型預(yù)測控制求解一個開環(huán)控制問題。它的思想與具體的模型無關(guān)，但是實現(xiàn)則與模型有關(guān)。
編輯本段模型預(yù)測控制的三個基本要素
1、預(yù)測模型 預(yù)測模型是指一類能夠顯式的擬合被控系統(tǒng)的特性的動態(tài)模型。 2、滾動優(yōu)化 滾動優(yōu)化是指在每個采樣周期都基于系統(tǒng)的當(dāng)前狀態(tài)及預(yù)測模型，按照給定的有限時域目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化過程性能，找出控制序列，并將該序列的個元素施加給被控對象。 3、反饋校正 反饋校正用于補償模型預(yù)測誤差和其他擾動。
編輯本段摘要
本報告為《先進過程控制》課程的學(xué)習(xí)和研讀報告。主要解釋模型預(yù)測控制MPC的基本方法和在實際生產(chǎn)中應(yīng)用的意義。后一部分列出了該方法的應(yīng)用舉例。并指出了模型預(yù)測控制理論發(fā)展現(xiàn)狀和前景。
編輯本段1.引言
隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的進步和計算機技術(shù)的發(fā)展，工業(yè)過程日益走向大型化、連續(xù)化、復(fù)雜化，對工業(yè)生產(chǎn)過程控制的品質(zhì)提出了更高的要求，控制與經(jīng)濟效益的矛盾日趨尖銳。很多系統(tǒng)具有高度的非線性、多變量耦合性、不確定性、信息不完全性和大時滯等特性，被控變量與控制變量存在著各種約束等，要想獲得的數(shù)學(xué)模型十分困難，常規(guī)控制無法得到滿意的控制效果。因此，對于過程控制系統(tǒng)的設(shè)計，已不能采用單一基于定量數(shù)學(xué)模型的傳統(tǒng)控制理論和控制技術(shù)，必須研究先進的過程控制規(guī)律。先進控制的目標(biāo)就是為了解決那些采用常規(guī)控制效果不佳，甚至無法解決的復(fù)雜工業(yè)過程控制問題?，F(xiàn)代控制理論和人工智能幾十年來的發(fā)展為先進控制技術(shù)奠定了應(yīng)用理論基礎(chǔ)，而控制計算機尤其是集散控制系統(tǒng)(DCS)的普及和提高，則為先進控制(APC)的應(yīng)用提供了強有力的硬件和軟件平臺?？傊?，企業(yè)的需要、控制理論和計算機技術(shù)的發(fā)展是先進控制技術(shù)發(fā)展的強有力的推動力。 通過模型識別、優(yōu)化算法、結(jié)構(gòu)分析、參數(shù)整定和穩(wěn)定性魯棒性的研究解決和處理了許多常規(guī)控制效果不好甚至無法控制的復(fù)雜過程控制的問題，構(gòu)成了一種基于模型控制的理論體系，先進控制技術(shù)包括軟測量技術(shù)、內(nèi)?？刂?、模型預(yù)測控制、預(yù)測函數(shù)控制、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家控制等。本文重點論述模型預(yù)測控制的方法和應(yīng)用。