预测控制基础算法介绍

"预测控制-第一部分：基础算法" 预测控制是一种先进的控制策略，它在自动化领域扮演着重要的角色。原始理论部分主要介绍了预测控制的基本原理和应用。该理论由D. W. Clarke等人提出，他们指出传统的自我调整算法在应对参数变化、延迟以及模型阶数变化的过程控制中存在鲁棒性不足的问题。 预测控制（Predictive Control）的核心思想是基于对未来系统行为的预测来制定当前的控制决策。这种控制方法考虑了系统的长期预测，从而能够更好地应对动态环境和不确定性。在本文中，作者探讨了一种新型的长期预测控制器——广义预测控制（Generalized Predictive Control，简称GPC），它特别适合于具有变参数、死时间和非最小相位特性的过程的自适应控制。 GPC算法与传统的控制技术如最小方差控制和极点配置相比，通过模拟研究显示其性能更优。在GPC中，控制器基于对植物（系统）输出的未来几步预测，以及关于未来控制动作的假设来做出决策。一个关键假设是存在一个“控制视界”（control horizon），在这个视界之后的所有控制增量都假定为零。这个假设被证明对于优化控制性能是有益的。 预测控制的一个显著特点是其递归预测性质，即每次新的测量值都会更新预测模型并重新计算控制输入。这使得控制器能够及时调整控制策略以应对系统的实时变化。然而，这也带来了计算复杂性的挑战，因为需要解决在线优化问题。 此外，GPC算法还包括了对模型不确定性和非最小相位特性的处理，这使得它在处理现实世界中的复杂系统时更具吸引力。非最小相位系统是指系统响应速度慢于输入信号，或者存在负阻尼的情况，这些特性通常会使控制设计变得困难。 总结来说，"Predictive Control-Part I. The Basic Algorithm"阐述了预测控制的基础，特别是广义预测控制的算法，它展示了在应对参数变化和复杂系统行为时的优越性。这种控制策略不仅克服了传统自适应控制的局限，还提供了更精确的控制性能，特别是在存在死时间和模型阶数不确定性的情况下。因此，GPC成为现代控制系统设计中的一个重要工具，尤其适用于需要高精度和动态适应性的应用。