软约束区间跟踪的模型预测控制算法研究

"基于区间特性和变量软约束的模型预测控制算法" 本文主要介绍了一种改进的模型预测控制(MPC, Model Predictive Control)算法，针对传统区间MPC算法存在的问题，如性能指标函数设计复杂以及被控变量进入预设区间后的稳态轨迹变化大等缺点。作者提出了一种新的策略，即结合区间特性和变量软约束来优化控制性能。 在传统的区间MPC中，性能指标函数的设计往往需要复杂的数学处理，这可能导致算法的计算负担增加且不易调整。而新算法巧妙地利用期望输出区间的上下限，通过建立预测输出与该区间的等式关系来构造一个区间跟踪偏差项。这个偏差项有助于确保系统的输出更准确地跟踪期望区间。 此外，为了减小区间内的稳态轨迹变化，该算法还引入了变量软约束项。这个项是基于预测输出和操作变量的增量的二次型构建的，其目的是限制系统在满足约束条件下的动态行为，从而降低稳态轨迹的波动。这两部分——区间跟踪偏差项和变量软约束项结合在一起，构成了软约束区间跟踪性能指标，进一步优化了控制效果。 为了验证算法的有效性，作者选择了回转窑模型作为被控对象进行了仿真研究。回转窑是一种常见的工业过程设备，其控制问题具有非线性、多变量和时变的特点，因此，它是一个理想的测试平台。仿真结果证实了新算法能够有效地改善系统的性能，降低了稳态轨迹的波动，提高了控制精度。 关键词涉及到的领域包括模型预测控制，区间跟踪，稳态轨迹，以及软约束。模型预测控制是一种先进的控制策略，它基于未来一段时间的预测模型来优化控制决策，具有良好的控制性能和灵活性。区间跟踪是指系统输出保持在预设的期望区间内，是许多工业应用中追求的目标。稳态轨迹则指的是系统在达到稳定状态时的运行路径。软约束则是控制理论中的一个概念，用于在满足一定约束条件下优化系统性能，避免硬约束导致的系统不稳定。 这篇文章提出了一种创新的MPC算法，通过区间特性和软约束的结合，有效地解决了传统区间MPC算法的一些局限性，提高了控制系统的性能和稳定性，对于工业过程控制领域具有重要的理论和实践意义。