1
H
T 2
Q
第三节 模型算法控制(MAC)
参考轨迹模型 yr
yd
yr(k+i)
优化算法 u 对象
minJ
y
模型 ym
yP 预测 yP(k+i)
ym(k+i)
e
模型算法控制原理示意图
第四节 动态矩阵控制(DMC)
动态矩阵控制（Dynamic Matrix Control）： 基于阶跃响应模型的预测控制
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 Predictive Control， GPC)
1988年，袁璞提出了基于离散状态空间模型的状态反馈预 测控制(State Feedback Predictive Control， SFPC)
第一节 预测控制的发展
第一节 预测控制的发展
预测控制的特点 建模方便，对模型要求不高 滚动的优化策略，具有较好的动态控制效果 简单实用的反馈校正，有利于提高控制系统的
鲁棒性 不增加理论困难，可推广到有约束条件、大纯
滞后、非最小相位及非线性等过程 是一种计算机优化控制算法
第二节 预测控制的基本原理
模型预测控制与PID控制 PID控制：根据过程当前的和过去的输出测量
最优控制率为
U2(k)
H
T 2
QH
2
R
1
H
T 2
Q
Yr
(k)
H1U1(k )
βe(k )
Q diagq1 q2 qP R diagr1 r2 rM
现时刻k的最优控制作用
U2 (k) DT Yr (k) H1U1(k) βe(k)
DT 1
0
0 1M
H
T 2
QH
2
R
过去 yd
未来
y(k)
yr(k)
yP(k)
u(t)
k k+1
k+P
t/T
第三节 模型算法控制(MAC) 三. 设定值与参考轨迹
根据设定值和当前过程输出测量值确定参考轨迹 最广泛使用的参考轨迹为一阶指数变化形式
yr (k j) j y(k) (1 j ) yd j 1, 2, , P
Ts
e T
局部优化
不是采用一个不变的全局最优目标，而是采用滚动式的 有限时域优化策略。在每一采样时刻，根据该时刻的优 化性能指标，求解该时刻起有限时段的最优控制率
在线滚动
计算得到的控制作用序列也只有当前值是实际执行的， 在下一个采样时刻又重新求取最优控制率
第二节 预测控制的基本原理 二. 滚动优化（在线优化）
1
0 12
t/T
t/T
y u
4.6 6 5 2
3 1.6
0 12
t/T
t/T
第三节 模型算法控制(MAC) 一. 预测模型
y 7.6 8.5
6.5
4.6 6 3.8
5
3 2.3 3 2.5 1.5 0.8 0 1 2 34 5 6 u
2 1 u(0) u(1)
y(1) h1u(0) y(2) h2u(0) h1u(1) y(3) h3u(0) h2u(1) y(4) h4u(0) h3u(1) y(5) h5u(0) h4u(1)
主要内容 预测模型 反馈校正 参考轨迹 滚动优化
第三节 模型算法控制(MAC) 一. 预测模型
MAC的预测模型 渐近稳定线性被控对象的单位脉冲响应曲线
y
h11 h2
有限个采样周期后
lim
j
h
j
0
hN
0 12
t/T N
系统的离散脉冲响应示意图
第三节 模型算法控制(MAC) 一. 预测模型
MAC算法中的模型参数
u(k N 1) h1
u(k N 2)
h2
u(k N M )
u(k N M 1)
u(k M 2) u(k M 3) u(k P N ) hN
第三节 模型算法控制(MAC) 一. 预测模型
Ym (k) H1U1(k) H2U2 (k)
)
Yr
(k
)T
QYP
(k
)
Yr
(k
)
U
T 2
(k
)
RU
2
(k
)
代入YP(k)
J H1U1(k) H2U2 (k) βe(k) Yr (k)T QH1U1(k) H2U2 (k) βe(k) Yr (k)
U
T 2
(k
)
RU
2
(k
)
求解最优控制率 J 0
U2 (k)
第三节 模型算法控制(MAC) 四. 最优控制
h1
h1
h2
PM 1
hi
i1
PM
第三节 模型算法控制(MAC) 二. 反馈校正
以当前过程输出测量值与模型计算值之差修正模型预测值
yP (k j) ym (k j) j y(k) ym (k)
N
ym (k) hiu(k i) i 1
对于P步预测
j 1, 2, , P
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
u(k)
y(k) 受控过程
+ y(k+j| k)
+
模型输出 反馈校正
动态 预测模型
y(k|k)
_ +
三要素：预测模型 滚动优化 反馈校正
第二节 预测控制的基本原理 一. 预测模型（内部模型）
预测模型的功能 根据被控对象的历史信息{ u(k - j), y(k - j) |
j≥1 }和未来输入{ u(k + j - 1) | j =1, …, m} ，预测 系统未来响应{ y(k + j) | j =1, …, p} 预测模型形式 参数模型：如微分方程、差分方程 非参数模型：如脉冲响应、阶跃响应
u(k i) u(k M 1) i M , M 1, , P 1
M 称为控制时域，M < P
第三节 模型算法控制(MAC) 一. 预测模型
未来输出值的P步预测值
N
ym (k j) hiu(k j i) j 1, 2, , M 1 i 1
jM 1
N
ym (k j) hiu(k M 1) hiu(k j i)
1─k 时刻的预测输出 2─k +1时刻实际输出
t/T
3─ k +1 时刻预测误差 4─k +1时刻校正后的预测输出
第三节 模型算法控制(MAC)
模型算法控制（Model Algorithmic Control）： 基于脉冲响应模型的预测控制，又称模型预测 启发式控制(MPHC)
60年代末，RihN
0
H1
hN 1
hN
0
hN
h1
h2
h2
h3
H2
hM
hP1 P( N 1)
hM 1
hP
h1
hM 1
hM
hP1
U1(k) u(k N 1)
u(k N 2)
u(k
1)
T 1( N 1)
U2 (k) u(k)
u(k 1)
u(k
M
1)
T 1M
0 hPM 2
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)
YP (k) Ym (k) βe(k)
e(k) y(k) ym(k)
β β1 β2 βP T
YP (k) yP (k 1)
yP (k 2)
yP
(k
P)
T 1P
第三节 模型算法控制(MAC) 三. 设定值与参考轨迹
预测控制并不是要求输出迅速跟踪设定值，而 是使输出按一定轨迹缓慢地跟踪设定值
第二节 预测控制的基本原理 一. 预测模型（内部模型）
基于模型的预测示意图
过去
未来
3
y
4
1
u
2
k 时刻
1—控制策略Ⅰ 2—控制策略Ⅱ
3—对应于控制策略Ⅰ的输出 4—对应于控制策略Ⅱ的输出
第二节 预测控制的基本原理 二. 滚动优化（在线优化）
最优控制
通过使某一性能指标最优化来确定其未来的控制作用的
1973年，DMC应用于美国壳牌石油公司的生产 装臵上
1979年，Cutler等在美国化工学会年会上首次 介绍了DMC算法
主要内容 预测模型 反馈校正 参考轨迹 滚动优化
第四节 动态矩阵控制(DMC) 一. 预测模型
DMC的预测模型
渐近稳定线性被控对象的单位阶跃响应曲线
N
t/T
y(k) hiu(k i)
i 1
y(t) 0 g()u(t )d
t/T
第三节 模型算法控制(MAC) 一. 预测模型
采用脉冲响应模型对未来时刻输出进行预测
N
ym (k j) hiu(k j i) i 1