内容要点模型预测控制—MPCModelPredictiveControl模型预测控制发展背景特点及基本原理预测控制基本算法预测控制的参数设计在工业中的应用举例预测控制展望12第一节预测控制发展&发展背景&发展历程&预测控制特点1、预测控制发展背景工业过程的特点多变量、非线性、强耦合、大纯滞后现代控制理论与方法精确的数学模型、最优的性能指标、系统而精确的设计方法34众所周知，最优控制被看作是六十年代初形成的现代控制理论的一个重要成果，但经典的最优控制方法在生产过程中的应用并未见到很好的效果，其原因主要是精确数学模型的建立比较困难，当实际过程有所变化时，控制系统的鲁棒性较差。20世纪70年代以来，人们开始打破传统方法的约束，试图面对工业过程的特点，寻找对模型要求低、综合控制质量好、在线计算方便的优化控制新方法。模型预测控制算法就是在这种背景下发展起来的一类计算机优化控制算法。2、预测控制的发展模型预测控制算法(MPC—ModelPredictiveControl)是在20世纪70年代末开始出现的一种基于模型的计算机控制算法。70年代后期，在美国、法国等工业领域发展出现模型预测控制（动态矩阵控制DMC、模型算法控制MAC等）56180年代初，理查勒特（J.Richalet）和卡特勒（C.R.Cutler）分别先后报道了模型预测启发式控制（MPHC）和动态矩阵控制（DMC）90年代以后逐渐发展出现模糊预测控制、神经网络预测控制现已经广泛应用于炼油、化工、航空、汽车等行业ABB、ABB、AspenTech、Honeywell和横河等公司，Tech、Honeywell和横河等公司，都开发了各自的模型预测控制算法软件包，并已广泛地应用于大型工业过程，如原油蒸馏装置、催化裂化装置和聚乙烯反应器等7目前预测控制的发展方向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—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）描述内部模型用神经网络（ANN）描述单输入单输出（SISO）多输入多输出（MIMO）83、预测控制的特点无约束有约束非方系统建模方便,不需要深入了解过程内部机理，模型要建模方便,不需要深入了解过程内部机理，模型要求不高适用约束条件、大纯滞后、非最小相位及非线性等过程滚动的优化策略,滚动的优化策略,较好的动态控制效果算法核心预测过程未来输出滚动优化误差反馈校正输入输出方系统线性常规预测控制非线性鲁棒预测控制910第二节预测控制的基本原理1、预测控制分类（1）基于非参数模型的预测控制代表性算法模型算法控制MAC、动态矩阵控制DMC采用有限脉冲响应模型或有限阶跃响应模型作为过程预测模型，无须考虑模型结构和阶次，模型中可包含过程纯时滞项缺点不能描述不稳定系统，不适用不稳定对象在线模型辨识比较困难预测控制分类基本工作原理模型预测控制主要特征11122（2）基于滑动平均模型，即自适应模型的预测控制主要代表算法广义预测控制（GPC）融合自校正控制和预测控制的优点，其反馈校正以自校正的方式通过模型的在线辨识和控制规律的在线修正实现可用于开环不稳定、非最小相位和时变时滞等较难控制的对象，对系统的时滞和阶次不确定等有良好的鲁棒性缺点：对于多变量系统，算法实现比较困难（3）常用预测控制算法动态矩阵控制(Cutleretal,1980)（DynamicMatrixControl,DMC）模型算法控制(Richaletetal,1978)tl（ModelAlgorithmControl,MAC）广义预测控制(Clarkeetal,1987)（GeneralizedPredictiveControl,GPC）预测函数控制(Adersaetal,1987)（PredictiveFunctionalControl,PFC）13142、预测控制基本原理1978年，J.Richalet等就提出了预测控1978年，J.Richalet等就提出了预测控制算法的三要素：内部(预测)内部(预测)模型、参考轨迹、控制算法（1）预测算法基本工作过程模型预测滚动优化反馈校正现在一般则更清楚地表述为：在般则更清楚地表述为内部(预测)内部(预测)模型、滚动优化、反馈控制1516在当前时刻基于过程的动态模型，对未来某时域内的过程输出做出预测，这些预测值是当前和未来控制作用的函数按照某个目标函数确定当前和未来控制作用的大小，这些控制作用使未来输出预测序列按照某个参考轨迹“最优地”达到期望的输出设定值，但是只输出当前的控制量在下一时刻，根据最