增量式模型预测控制在跟踪误差中的应用

"跟踪误差的增量式模型预测控制 (2013年) - 重庆大学学报" 本文提出了一种针对工业生产过程实时跟踪问题的增量式模型预测控制（Incremental Model Predictive Control, IMPC）算法。在传统的模型预测控制基础上，该算法的核心创新在于依据跟踪误差来构建预测模型，并利用速度响应来调整模型。具体来说，当系统存在跟踪误差时，IMPC算法会基于这个误差来估计未来的系统行为，通过引入控制量的增量软约束，确保了控制策略的可行性与约束满足。 在预测模型中，控制量的增量被视为优化变量，这样可以避免大的控制输入变化，从而实现平稳的系统动态响应。同时，通过在线滚动优化，该算法能够在每一控制周期内更新控制决策，以最小化二次性能指标，达到最优控制效果。这种滚动优化策略提高了系统的动态性能和闭环稳定性。 理论分析证明，IMPC算法具有良好的跟踪性能，能有效减小跟踪误差，使得被控对象的动态响应更加平滑。此外，由于考虑了控制量的增量和系统约束，IMPC算法增强了系统的鲁棒性，能够应对模型不确定性和外部扰动。 在实际应用中，论文通过Matlab仿真验证了该算法的有效性。仿真实验结果表明，IMPC算法不仅在跟踪性能上表现出色，而且在面对各种工况变化时，能够保持系统的稳定性和抗干扰能力。这些特性使得该算法尤其适用于那些对实时跟踪和稳定性有高要求的工业过程控制。 关键词：模型预测控制，跟踪误差，增量式，速度响应 该研究受到国家自然科学基金和云南省自然科学基金的资助，体现了在控制理论和应用领域的最新进展。作者团队包括来自重庆邮电大学和昆明理工大学的教授与导师，他们在控制理论、智能预测控制等领域有着深入的研究。