動態(tài)矩陣控制算法研究及其應(yīng)用.pdf

1、模型預(yù)測控制(Model Predictive Control，MPC)是一種基于模型的先進控制技術(shù)，該算法直接產(chǎn)生于工業(yè)過程控制的實際應(yīng)用，并在與工業(yè)應(yīng)用的緊密結(jié)合中不斷完善和成熟。模型預(yù)測控制對模型精度要求不高，對模型失配、非最小相位系統(tǒng)、不確定干擾的影響具有較強的魯棒性，具有較高的控制性能。動態(tài)矩陣控制則是模型預(yù)測控制中的一種典型的控制算法。它將傳統(tǒng)自校正技術(shù)的單步預(yù)測擴展為多步預(yù)測，在實際反饋信息基礎(chǔ)上反復(fù)優(yōu)化，有效地抑制了算法

2、對于模型參數(shù)變化的靈敏性，對建模誤差和環(huán)境干擾等不確定性具有很強的適應(yīng)能力。 由于動態(tài)矩陣控制設(shè)計基于一個較低階的線性近似模型，而復(fù)雜的工業(yè)過程，在模型階次、非線性、環(huán)境擾動、時延等方面存在較大不確定性，因而研究動態(tài)矩陣控制的改進，探討參數(shù)設(shè)計對其魯棒性的影響具有重要的理論意義與實際應(yīng)用價值。本文主要對動態(tài)矩陣的動態(tài)特性、穩(wěn)定性和魯棒性進行分析，同時提出了PID—DMC控制算法。在實際的生產(chǎn)過程中，PID控制往往具有非線性、時變