二次规划下的状态估计MPC：解决约束问题与高纯度精馏柱控制

"模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）是一种先进的控制策略，它结合了状态估计（State Estimation）以处理复杂的工业过程控制问题。本文主要关注于带有约束条件的MPC，这是一种扩展了传统控制方法如Quadratic Dynamic Matrix Control (QDMC)的技术，它能够处理硬性约束在操纵变量和输出上的限制。 作者N. Lawrence Ricker在1990年的《工业与化学工程研究》上发表了一篇名为“带有状态估计的模型预测控制器”的论文，探讨了如何在MPC框架内实现状态估计。这种技术允许控制器在满足系统动态模型的同时，考虑到实际操作中的实时信息不确定性。通过状态估计，控制器能够更准确地预测系统的未来行为，并据此做出最优决策。 在处理具有挑战性的高纯度蒸馏塔控制系统时，这种技术显示出显著优势。之前由Skogestad和Morari研究的问题对MPC算法来说尤为棘手。论文展示了，即使在存在双组分混合物控制的情况下，通过整合一个额外的调整参数，结合状态估计的MPC可以提供与Skogestad和Morari设计的最佳p-最优控制器相当的稳健性能。这表明，状态估计对于MPC的有效应用至关重要，尤其是在那些需要处理非线性、集成环节或有复杂约束的工业流程中。 此外，文中还提到了该方法在包括积分环节的过程中的应用，这意味着它不仅适用于连续过程，也适用于涉及累积效应的系统。这篇文章强调了状态估计在提升MPC控制效果和适应复杂工业环境中的重要作用，为优化过程控制提供了新的理论支持和实践指导。"