模型预测控制详解：动态决策与闭环优化

模型预测控制(MPC)是一种先进的控制策略，其核心理念是通过在每个采样周期内解决一个有限时域的开环最优控制问题来确定当前的控制动作。它区别于传统的控制方法，后者通常依赖于预先计算好的控制律。MPC的关键组成部分包括： 1. 预测模型：MPC依赖于一个能够描述系统动态行为的模型，如单位脉冲响应曲线（MAC）或阶跃响应曲线（DMC）。这些模型用于预测未来系统输出，使得控制器可以在多种控制策略间进行比较，评估其效果。尽管非参数模型可能精度不高，但它们易于获取且数据冗余较大，有助于提高系统的抗干扰能力。 2. 反馈校正：实际操作中，由于非线性、模型不匹配和外部干扰的存在，预测值往往与实际输出不符。MPC通过将测量值与预测值对比，计算出预测误差，并用此误差调整模型的预测，实现了反馈机制，增强了系统的鲁棒性和抗扰动能力，使之成为一种闭环优化控制策略。 3. 滚动优化：MPC的优化过程并非一次性完成，而是采用滚动优化策略。在每个采样周期，控制器会针对未来一段有限时间内的性能指标进行优化，这个过程是在线进行的。这样做的好处是能够快速适应环境变化，实时调整控制策略，提高了系统的灵活性和动态响应能力。 总结来说，模型预测控制是一种基于预测的闭环优化控制技术，它结合了系统模型、反馈机制和滚动优化，适用于对动态性能要求高的系统，如化工、电力、航空航天等领域，能有效应对复杂多变的工业环境。