"预测控制是工业过程高级控制的一种方法,起源于对提高工业生产效率和精度的需求。这一控制策略在20世纪70年代由Richardlet等人提出的MAC算法和卡特勒的DMC算法奠定基础,并在锅炉、分馏塔等装置上得到成功应用。随着计算机性能的提升,预测控制逐渐普及,相关的商品化软件包也开始出现,如Setpoint和DMC公司的产品,现在已被AspenTech公司整合。AspenTech是全球过程工业软件的主要供应商,提供过程建模、工厂运营和供应链解决方案。"
预测控制作为一种先进的控制策略,它的产生并非出于纯理论的发展,而是为了解决工业生产中的实际问题。传统的控制方法在面对更高效、更精确的生产需求时显得力不从心。在60年代,虽然现代控制理论在航天等领域取得显著成就,但将其应用于工业过程却面临挑战。
预测控制的核心在于其前瞻性,它基于模型预测未来的过程行为,然后制定出最优的控制决策。早期的预测控制算法包括MAC(Model Algorithmic Control)和DMC(Dynamic Matrix Control)。MAC是基于脉冲响应模型,而DMC则是基于阶跃响应模型。这两种算法在实际工业装置上取得的成功,推动了预测控制的广泛应用。
随着计算机技术的发展,预测控制得以实现并逐渐商业化。Setpoint和DMC公司开发的相关软件包在多个工业领域得到采用,提高了生产效率和经济效益。后来,这些公司被AspenTech收购,AspenTech凭借其在过程工艺设计和生产优化软件领域的领先地位,成为全球超过1500家公司的首选供应商,产品覆盖范围广泛,包括11项世界领先的技术。
预测控制的基本原理包括模型预测和滚动优化两部分。首先,通过数学模型预测系统未来的动态行为;其次,结合优化算法确定当前的最佳控制输入,以达到预定的控制目标。这种控制策略能够处理非线性、时变和约束问题,适合于复杂的工业过程控制。
预测控制是工业自动化领域的一个重要里程碑,它利用计算机技术和控制理论,实现了对工业过程的高效、精准管理,对于提升生产效率和产品质量起到了关键作用。随着技术的不断发展,预测控制将继续在各种工业场景中发挥重要作用。