双层预测控制：多优先级稳态优化与软件实现

本文主要探讨了一种创新的双层结构预测控制算法，该算法基于多优先级稳态优化（Multi-priority Rank Steady-state Optimization, MRSSO），特别应用于模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）的框架下。MPC是一种广泛应用于工业过程控制中的先进控制策略，它结合了系统识别、优化和动态控制，旨在实现系统的高效、稳定和适应性。 在传统的MPC中，稳态目标计算（Steady-state Target Calculation, SSTC）是关键环节，负责确定系统的长期稳定状态。在本文的研究中，作者提出了一种新的方法，通过引入额外的变量，将SSTC统一表达，使得不同的优先级可以处理不同的优化目标。一方面，这些优先级可能用于跟踪外部设定的性能指标，确保系统达到预设的性能标准；另一方面，它们也可以处理软约束，允许一定程度的灵活性以适应复杂环境。 这种多优先级设计允许控制策略在满足关键性能指标的同时，兼顾系统的响应速度和资源利用效率。作者将这种方法软件化，将其整合到一个易于实施和理解的控制架构中。通过结合仿真算例和实际应用案例，文章验证了这种算法的有效性和实用性。研究者们展示了如何将这个理论转化为实用的软件工具，为用户提供了一个易于使用的MPC解决方案。 论文的关键词包括预测控制、多优先级策略、稳态目标计算和动态控制，表明了研究的焦点和核心技术。引用格式提供了对原创工作的准确引用，便于其他研究人员追踪和评价这篇工作。这篇文章对于理解和提升多优先级稳态优化在MPC中的应用具有重要意义，为工业自动化领域的控制策略设计和软件开发提供了有价值的新思路。