预测控制：发展、原理与应用实例

预测控制是先进控制技术的重要分支，主要针对工业过程中的复杂性和不确定性进行优化。本PPT涵盖了七个章节的内容，深入探讨了预测控制的发展历程、基本原理及其实用算法。 第一节，"预测控制的发展"，介绍了现代控制理论的背景，强调了精确数学模型在传统最优控制中的挑战。工业过程的特性，如多变量、高维、非线性、时变性以及参数不确定性，使得建立精确模型变得困难，因此预测控制应运而生。预测控制基于模型，但对模型的依赖程度相对较低，采用滚动优化策略，通过局部优化来处理全局问题，并利用实测信息反馈进行实时校正，增强了控制的鲁棒性。 1978年，Richalet和Mehra提出了预测启发控制（MPHC），它是基于脉冲响应模型的一种创新方法，后来发展为模型算法控制（MAC）。同年，Cutler提出的动态矩阵控制（DMC）则是基于阶跃响应，它在优化控制响应方面取得了突破。 1987年，Clarke进一步提出了广义预测控制（GPC），这是一种结合了时间序列模型和在线辨识技术的控制方法，它能够在实际运行过程中不断更新模型，提高了控制的灵活性和适应性。 随着这些理论和技术的不断发展，预测控制在航天、航空等军事领域以及其他工业应用中展现出强大的控制效果，尤其是在处理复杂动态系统时，其优越性得到了广泛认可。预测控制不仅提升了系统的稳定性，还降低了对精确模型的依赖，对于提升工业生产效率和产品质量具有重要意义。