模型预测控制综述

第四章模型预测控制

内容要点1预测控制的发展 2预测控制的基本原理 3模型算法控制(MAC) 4动态矩阵控制(DMC) 5状态反馈预测控制(SFPC)

6多变量协调预测控制

第一节预测控制的发展

现代控制理论的发展与特点

特点 状态空间分析法 最优性能指标设计

应用 航天、航空等军事领域

要求 精确的数学模型

第一节预测控制的发展

工业过程的特点

多变量高维复杂系统难以建立精确的数学模型工业过程的结构、参数以及环境具有不确定性、时变性、非线性，最优控制难以实现基于模型的控制，但对模型的要求不高

预测控制的产生

采用滚动优化策略，以局部优化取代全局最优利用实测信息反馈校正，增强控制的鲁棒性

第一节预测控制的发展1978年，Richalet、Mehra提出了基于脉冲响应的模型预测启发控制(Model Predictive Heuristic Control, MPHC),后转化为模型算法控制(Model Algorithmic Control,MAC)

1979年，Cutler提出了基于阶跃响应的动态矩阵控制 (Dynamic Matrix Control,DMC)1987年，Clarke提出了基于时间序列模型和在线辨识的广义预测控制(Generalized

预测控制

1 前言

自从1946年第一台计算机问世以来,计算机软、硬件技术得到飞速发展。这些技术的发展,使计算机在工业控制的应用中得到了普及的同时,也推动了高级过程控制、人工智能控制等复杂工业控制算法、策略的诞生、发展和完善。首先将计算机直接应用于过程控制系统的思想产生于20世纪50年代前后。当时由美国汤姆森·拉默·伍尔里奇航空公司和得克萨柯公司的工程师们对美国得克萨斯州的波特·阿瑟炼油厂的一台聚合装置,将计算机直接应用于工业控制的可行性问题展开了30年工程量的研究。最终这个计算机控制装置于1959-03在线运行,用来控制26个流量、72个温度、3个压力和3个成分,其基本功能是使反应器的压力最小,确定5个反应器供料的最佳分配,根据催化剂活性测量结果来控制热水的流量,以确定最佳循环。在过程计算机控制发展领域,值得一提的是预测控制技术的发展。预测控制诞生于20世纪60年代,经过20多年的发展与应用,从线性时不变预测控制发展出应用于非线性、时变系统的多种新的预测控制技术,成为控制工程界研究的一个热点。

2 模型预测控制(MPC)技术

术语“模型预测控制”描述的是使用显示过程模型来控制对象未来行为的一类计算机算法。就一般意义而言,预测控制

1.4.1 闭环控制系统

例1.4还可以说明另一个方面的问题，如果我们仔细地检查这个例子就会发现给定一个时间ki，最优参数ΔU可以通过下式求解：

ΔU??T??R?1?????1TRs??TFx?ki?

?其中??T??R??TRs为设定量变化，??T??R?TF为在预测控制框架下的状态

?1??反馈控制。两项都依赖与系统参数，因此时不变系统的常数矩阵，由于要遵循滚动时域控制原则，我们只选取ΔU在时间ki时的第一部分作为增量控制，因此，

Nc?????Δu?ki??10?0?T??R?????1TRsr?ki???TFx?ki???1.29??Kyr?ki??Kmpcx?ki?,

其中ky是第一部分的????R??T?1TR，Kmpc是第一行里的????R?T?1s?TF。

【17页】

式（1.29）是线性是不变状态反馈的一个标准形式。状态反馈增量为Kmpc。因此，由广义设计模型：

x?k?1??Ax?k??BΔu?k?

将式（1.29）代入广义系统模型里就可以得到闭环系统；将ki换成k导出闭环等式如下：

x?k?1??Ax?k??BKyr?k???A?BKmpc?x?k??BKyr?k??1.30??1.31?

这样，闭环系统的特征值

智能控制matlab应用

第三篇 模型预测控制 及其MATLAB实现 实现 及其

智能控制matlab应用

第7章 预测控制理论7.1 动态矩阵控制理论 7.2 广义预测控制理论 7.3 预测控制理论分析

智能控制matlab应用

模型预测控制(Model Predictive Control:MPC) 是20世纪80年代初开始发展起来的一类新型计算机控 制算法。该算法直接产生于工业过程控制的实际应用， 并在与工业应用的紧密结合中不断完善和成熟。模型 预测控制算法由于采用了多步预测、滚动优化和反馈 校正等控制策略，因而具有控制效果好、鲁棒性强、 对模型精确性要求不高的优点。

智能控制matlab应用

实际中大量的工业生产过程都具有非线性、不 确定性和时变的特点，要建立精确的解析模型十分 困难，所以经典控制方法如PID控制以及现代控制 理论都难以获得良好的控制效果。而模型预测控制 具有的优点决定了该方法能够有效地用于复杂工业 过程的控制，并且已在石油、化工、冶金、机械等 工业部门的过程控制系统中得到了成功的应用。

智能控制matlab应用

目前提出的模型预测控制算法主要有基于非参数 模型的模型算法控制(MAC)和动态 矩阵控制( DMC),以及基于参数模型的广义

智能控制matlab应用

第三篇 模型预测控制 及其MATLAB实现 实现 及其

智能控制matlab应用

第7章 预测控制理论7.1 动态矩阵控制理论 7.2 广义预测控制理论 7.3 预测控制理论分析

智能控制matlab应用

模型预测控制(Model Predictive Control:MPC) 是20世纪80年代初开始发展起来的一类新型计算机控 制算法。该算法直接产生于工业过程控制的实际应用， 并在与工业应用的紧密结合中不断完善和成熟。模型 预测控制算法由于采用了多步预测、滚动优化和反馈 校正等控制策略，因而具有控制效果好、鲁棒性强、 对模型精确性要求不高的优点。

智能控制matlab应用

实际中大量的工业生产过程都具有非线性、不 确定性和时变的特点，要建立精确的解析模型十分 困难，所以经典控制方法如PID控制以及现代控制 理论都难以获得良好的控制效果。而模型预测控制 具有的优点决定了该方法能够有效地用于复杂工业 过程的控制，并且已在石油、化工、冶金、机械等 工业部门的过程控制系统中得到了成功的应用。

智能控制matlab应用

目前提出的模型预测控制算法主要有基于非参数 模型的模型算法控制(MAC)和动态 矩阵控制( DMC),以及基于参数模型的广义

在过去的三十多年里特别是从汉森（1982）的一篇富有开创性的论文起，兴起了使用GMM估计量的宏观经济和微观经济研究，GMM流行的原因有两点：一是它包括了许多常用的估计量，并且为比较和评价它们提供了有用的框架；二是相对其他估计量来说，GMM提供了一种相对“简单”的备选方法，特别是在极大似然估计量难以写出时，其优势更加凸显出来。下面就GMM估计量的特点和其与最小二乘法估计、极大似然估计的区别加以阐述。

（一）GMM估计量的特点

经典矩估计方法（Methods of Moments Estimation，简称MME）的基本思想是对样本矩与相应的概率分布模型的总体矩进行匹配。而在很多经济理论中，比如估计动态资产定价模型的未知参数时，并没有给出随机变量的联合概率分布，而是根据已有经济理论或者先验信息给出关于一个总体正交性条件的论断，这个

（y,X） )］ 0，其中g(·)是数据正交性条件通常表达为E［g(y,X，和参数 的

某个连续函数，这则构成了GMM的基本约束及核心假设。汉森（1982）指出，GMM估计可以利用如下的样本矩函数来定义：g（ ） T1T g(x,θ)，二次t

t=1T

$使S型是S，其中W是正定矩阵。GMM估计量 最（ ） Tg（ ）

SV模型综述

引言

波动性建模是金融市场近几十年来的热点问题。在波动率模型中，有两类模型的应用最为广泛：自回归条件异方差模型(ARCH)和随机波动模型(SV)。前者将波动率视为过去信息集的确定函数，即波动率是滞后平方观测值和前期方差的函数；后者则认为波动率由潜在的不可观测的随机过程所决定，即在波动率方程中引入一个新的随机变量，该变量可能服从马尔科夫过程，随机游走或其他。

SV中新的随机变量的引入，使得无论是从长期波动性的预测能力来看，还是从波动率序列的稳定性，抑或对资产定价理论的应用来看，它都是优于ARCH类模型的。但是，也正是因为SV模型中包含着潜在变量，涉及的似然函数和无条件矩要通过高维积分来计算，极大似然法不能直接求解。基于贝叶斯的MCMC模拟为SV模型的估计提供了切实可行的方法。计量的大多数模型可以通过Eviews等常见软件得以估计和检验，而基于贝叶斯的MCMC方法则要求助于新的软件包WINBUGS。

波动性的类型

理论上界定和推证了随机波动是收益率的方差,就需要在实证上获得收益率的数据来建模、检验和诠释。在成熟的金融市场上，存在三类可获得数据的波动性:

一是历史波动(historical volatility),就是目标资产在研究视

KY-8100微机保护测控装置综述

KY-8100微机保护测控装置综述

01 概述

KY-8100系列微机保护测控装置针对于35KV及其以下电压等级配电网用电系统、工矿企业用电系统、厂用电系统而设计，具备完善的保护、测量、控制与监视功能，为配电网系统、工矿企业用电系统、厂用电系统的供电安全及其自动化提供完整的解决方案，可有力的保证它们的安全稳定运行。

KY-8100系列微机保护测控装置按分布式原则、在间隔层按对象进行设计，可集中组屏安装，也可分散安装在开关柜上或者就地安装于户外开关场；可使用在变电站、发电厂、开关站、用户变的新建与改造工程，也可用在城市电网、楼宇等供电系统。

KY-8100系列微机保护测控装置包括以下装置种类： 对象 线路 型 号 名 称 适 用 范 围 说 明 35KV及以下电压等级小电流接地系统进线、出线和母联 35KV及以下电压等级备自投 KY-8120 线路保护测控装置 备自投 KY-8130 备自投装置 电容器 KY-8150 电容器保护测控装置 35KV及以下电压等级单Y型、双Y

第１９卷第４期２００７年２月

系统仿真学报＠

ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｙｓｔｅｍＳｉｍｕｌａｔｉｏｎ

、，０１．１９Ｎｏ．４

Ｆｅｂ．，２００７

基于粒子群算法混合优化的广义预测控制器研究

肖本贤１，朱志国１，刘一福２

（１．合肥工业大学自动化研究所，合肥２３０００９；２．安徽省电力科学研究院，合肥２３００２２）

摘要：提出一种基于粒子群算法混合优化的广义预测控制器（ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅｃｏｎｔｒｏｌｂａｓｅｄ

ｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，简称ＰＳＯＧＰＣ），将粒子群优化算法ｒ（ｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ｘＩ司－ｘ－称ＰＳＯ）于ｌ入到广义预测控制的滚动寻优过程中，有效解决了广义预测控制在被控对象存在约束时难以获得最优预测控制输入及求解复杂的问题。并对普通粒子群优化算法进行了改进，提高了优化过程的求解精度和收敛速度。多种约束情况和对电厂锅炉的主汽温控制系统的仿真结果表明了该

ｏｎ

方法的有效性和优良的控制性能。

关键词：广义预测控制；粒子群优化算法；混合优化策略；约束中图分类号：ＴＰ３０１，ＴＰ３９１．９文献标识码：Ａ文章编号：１００４—７３１Ｘ（２００７）０４—０８２０．０５

ＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＨｙ

第１９卷第４期２００７年２月

系统仿真学报＠

ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｙｓｔｅｍＳｉｍｕｌａｔｉｏｎ

、，０１．１９Ｎｏ．４

Ｆｅｂ．，２００７

基于粒子群算法混合优化的广义预测控制器研究

肖本贤１，朱志国１，刘一福２

（１．合肥工业大学自动化研究所，合肥２３０００９；２．安徽省电力科学研究院，合肥２３００２２）

摘要：提出一种基于粒子群算法混合优化的广义预测控制器（ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅｃｏｎｔｒｏｌｂａｓｅｄ

ｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，简称ＰＳＯＧＰＣ），将粒子群优化算法ｒ（ｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ｘＩ司－ｘ－称ＰＳＯ）于ｌ入到广义预测控制的滚动寻优过程中，有效解决了广义预测控制在被控对象存在约束时难以获得最优预测控制输入及求解复杂的问题。并对普通粒子群优化算法进行了改进，提高了优化过程的求解精度和收敛速度。多种约束情况和对电厂锅炉的主汽温控制系统的仿真结果表明了该

ｏｎ

方法的有效性和优良的控制性能。

关键词：广义预测控制；粒子群优化算法；混合优化策略；约束中图分类号：ＴＰ３０１，ＴＰ３９１．９文献标识码：Ａ文章编号：１００４—７３１Ｘ（２００７）０４—０８２０．０５

ＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＨｙ