改进的预测控制算法处理多重滞后系统：有效性及工程应用

本文档探讨了过程控制中常见的多重滞后系统预测控制问题，着重关注了状态变量滞后（state lag）和控制作用滞后（control lag）的双重挑战。多重滞后意味着系统响应存在显著的时间延迟，这在工业控制系统中是常见的，如化工、电力和自动化等领域。传统的控制策略可能难以有效地管理这些滞后效应，因为它们可能导致模型预测的准确性下降。 作者提出的改进状态反馈预测控制（Modified State Feedback Predictive Control, MSFPC）算法针对这一问题进行了创新。该算法的关键思想是在状态变量的预测过程中，考虑到滞后的存在，假设在滞后时间内，状态变量的未来预测值保持其当前值不变。这种假设简化了递推计算，使得即使在有多个时间滞后的系统中，也能相对容易地估计出状态变量的未来值。这样，算法能够有效地利用系统的动态模型进行控制决策，减轻了因滞后导致的控制困难。 算法的递推形式使得计算量减小，从而降低了对硬件资源的需求，有利于在实际工程环境中应用。此外，文中提到的算法通过仿真案例验证了其有效性，证明了它在提高控制性能、减少超调和加快响应速度方面具有明显优势。 关键词：预测控制、多重滞后系统、状态滞后、控制滞后，突出了这篇论文的核心研究内容。TP273作为中图分类号，表明了本文的研究属于自动控制技术范畴。文献标识码A，表示这是篇学术论文。 这篇2004年的研究论文为解决多重滞后系统中的控制问题提供了一个实用的解决方案，不仅理论意义重大，而且对于提升工业过程控制的实时性和效率具有实际价值。通过改进的状态反馈预测控制算法，作者突破了多重滞后带来的预测难题，为控制工程领域的发展做出了贡献。