约束输入广义预测控制新算法及其优势

"一种约束输入的广义预测控制新算法 (2002年) - 青岛科技大学自动化系金元、郁的研究论文" 在2002年7月发表于《控制与决策》期刊第17卷第4期的一篇论文中，金元和郁提出了一个创新的算法——约束输入的广义预测控制新算法（GPCIC）。这种算法针对实际工业过程中普遍存在的输入约束问题，旨在设计出一种不需要求逆矩阵、占用内存小且计算速度快的控制策略。 广义预测控制（GPC）是由Clarke等人在早期提出的一种鲁棒控制算法，适用于处理复杂工业过程。然而，实际应用中，控制系统通常需要考虑输入变量的约束，例如限制输入的变化幅度以避免系统的剧烈波动。传统的解决方法是采用非线性搜索技术，但这会随着约束条件数量的增加而导致计算复杂度呈指数增长，不适用于实时控制。 金元和郁的GPCIc算法则巧妙地规避了这个问题。它不需要进行逆矩阵计算，从而显著降低了计算负担，同时保持了较快的计算速度。这使得该算法在处理有约束的输入时仍能高效运行。通过仿真测试，研究者展示了GPCIC算法在控制性能上的优越性，表明它能够在满足输入约束条件下有效地控制系统。 论文还指出，虽然有些工作已经尝试在特定约束条件下（如输入增量约束且约束数量较少）优化GPC算法，但这些方法依然依赖非线性搜索。相比之下，GPCIC算法提供了一种更为简洁和高效的解决方案，尤其在处理更复杂约束情况时更具优势。 此外，论文还提到了利用神经网络求解非线性规划的问题，暗示了未来可能将人工智能技术应用于预测控制算法的优化，以进一步提升控制效果和处理复杂性的能力。 这项工作为广义预测控制领域带来了新的思路，解决了传统方法在处理输入约束时的计算难题，为实现高效、实时的工业过程控制提供了理论基础和技术支持。