输入受限广义预测控制快速算法及其实效性

"输入受限的广义预测控制快速算法 (2005年)，刘军，崔红，青岛科技大学自动化与电子工程学院" 本文主要讨论的是在传统的约束广义预测控制（Constrained Generalized Predictive Control, CGPC）算法中存在的计算量过大的问题。作者提出了一种新的快速算法，旨在解决这一问题，同时确保输入信号在预设的约束范围内，并保持良好的控制性能。 广义预测控制（Generalized Predictive Control, GPC）是一种先进的控制策略，它基于模型预测，能够预测系统未来的输出并据此优化控制决策。然而，传统的CGPC算法通常需要对整个控制序列进行精确计算，这包括求解复杂的Diophantine方程和逆矩阵，导致计算复杂度高，不适用于实时控制。 新提出的快速算法创新之处在于，它只精确计算当前时刻的控制作用，而对未来时刻的控制序列采用离线近似计算。这种做法显著降低了在线计算量，使得算法在处理速度上有了显著提升。此外，算法设计考虑了输入限制，能有效保证控制输入在设定的约束范围内，避免了超限情况的发生，从而提高了系统的稳定性和安全性。 离线近似计算是实现快速算法的关键步骤，它允许在系统运行前预先进行大量计算，然后存储这些近似结果供在线阶段使用，减少了实时计算的负担。这种方法既保留了GPC的预测能力，又降低了计算复杂性，提升了算法的实用性。 通过仿真结果验证，该输入受限的广义预测控制快速算法不仅在计算效率上表现出色，而且在控制性能上达到了预期效果，证明了算法的可行性和有效性。这对于实时性强、计算资源有限的控制系统，如工业自动化、航空航天或电力系统等，具有重要的应用价值。 这篇论文提出了一个解决CGPC算法计算量问题的新方案，其核心在于优化计算流程，降低实时计算复杂度，同时保持良好的控制性能。这一研究对于推进预测控制理论的发展以及实际应用有着积极的贡献。