预测控制：发展、方法与应用概述

"《系统与控制丛书》第十分册详细探讨了模型预测控制这一重要主题，该章节主要分为四个部分：预测控制的发展、基本原理、具体算法及其应用，以及相关的公司和产品。 在第一节“预测控制的发展”中，介绍了现代控制理论的发展背景，强调了精确数学模型的重要性，尤其是在航空航天等军事领域的应用。然而，由于工业过程的复杂性，如多变量高维系统难以建立精确模型，以及环境的不确定性、时变性和非线性特性，使得传统的最优控制面临挑战。为解决这些问题，预测控制应运而生，它强调基于模型的控制，即使模型需求不那么精确，也通过滚动优化策略来达到近似全局最优。例如，Richalet和Mehra在1978年提出的脉冲响应模型预测启发控制（MPHC）后来发展为模型算法控制（MAC），Cutler则在1979年提出了动态矩阵控制（DMC）。 随后章节介绍了几种具体的预测控制方法，如1987年Clarke提出的广义预测控制（GPC）和1988年袁璞提出的状态反馈预测控制（SFPC）。这些方法不仅针对不同场景进行了创新，而且展现出其在实际工业应用中的价值，比如SetPoint的IDCOM、DMC的多个商业版本，以及Honeywell、Invensys等公司的相关产品。 预测控制的主要特点包括：建模相对简单，对模型精度要求不高；采用滚动优化策略，提供动态控制性能；通过实时反馈校正增强了系统的鲁棒性；适用于有约束条件、大纯滞后、非最小相位和非线性等各种复杂过程；本质上是一种计算机优化控制算法。这使得预测控制在工业自动化领域得到了广泛应用，并且在许多公司产品中占据重要地位，如SMC-IDCOM、DMCplus等。 模型预测控制是现代控制技术的重要分支，它的出现和发展极大地推动了工业过程的高效控制和适应性，为解决实际生产中的复杂问题提供了有效工具。"