预测控制的典型结构。使其能够有效地克服受控对象的不确定 性、时间延迟和时变等不确定因素的动态影响，从而达到预期的控 制目标，并使系统具有良好的鲁棒性和稳定性。
第二章 模型预测控制基础理论
2.1 模型预测控制的结构及典型算法 2.1.1 模型预测控制系统的结构
设定值yr(k)

Ø 鲁棒预测控制； Ø 多变量解耦预测控制； Ø 非线性系统预测控制； Ø 模糊预测控制； Ø 神经网络预测控制； Ø 多速率采样预测控制； Ø 多模型切换预测控制； Ø 有约束预测控制； Ø 预测函数控制。
第一章 绪论
参考书目 [1] 席裕庚，预测控制，国防工业出版社。 [2] 舒迪前，预测控制理论及应用，机械工业出版社。 [3] 王伟，广义预测控制理论及应用，科学出版社。 [4] 诸静等，智能预测控制理论及其应用，浙江大学出版社。 [5] 钱积新等，预测控制，化工出版社。 [6] D W Clarke et.al, Generalized predictive control, Part I & II,
2.2 动态矩阵控制（DMC） 2.2.1 阶跃响应特性及预测模型 2.2.2 预测模型 2.2.3 反馈校正 2.2.4 参考轨迹柔化 2.2.5 滚动优化 2.2.6 DMC算法步骤 2.2.7 DMC算法优点及特征
2.3 广义预测控制(GPC) 2.3.1 预测模型 2.3.2 跟踪轨迹柔化 2.3.3 滚动优化 2.3.4 反馈校正--自校正控制算法 2.3.5 GPC自校正算法流程 2.3.6 仿真研究 2.3.7 GPC的内模结构 2.3.8 GPC的主要特征及优点 2.3.9 GPC的改进 2.3.10 GPC 应用举例
第一章 绪论
1.2 预测控制发展与早期研究 1.2.2 预测控制的早期研究 v 理论分析：稳定性分析、鲁棒性分析。 v 算法的改进与推广：简化算法、多变量系统、模型及目标函数改进。 v 工程应用：石油、化工、冶金、造纸、水泥、锅炉、窑炉等过程工业， 出现了多种运行于集散式控制系统上的商业化模型预测控制软件包。 1.3 现代预测控制
智能预测控制
陈增强 教授
智能自适应预测控制研究室 chenzq@
2014年3月
致谢
感谢我的导师袁著祉教授的辛勤培育！

主要内容
❖第一部分：预测控制 ❖第二部分：神经网络及控制 ❖第三部分：基于神经网络的智能预测控制

第一部分：预测控制
❖第一章 绪论 ❖第二章 模型预测控制基础理论 ❖第三章 有约束广义预测控制 ❖第四章 多变量广义预测控制

第一章 绪论
1.1 自动控制理论发展与先进控制技术
1.1.1 自动控制理论发展简述 1.1.2 先进控制技术发展
1.2 预测控制发展与早期研究
1.2.1 预测控制发展 1.2.2 预测控制早期研究
Automatica, 1987, 23(2): 137-161.
第一部分 预测控制
第一章 绪论 第二章 模型预测控制基础理论 第三章 有约束广义预测控制 第四章 多变量广义预测控制

第二章 模型预测控制基础理论
2.1 模型预测控制的结构及典型算法 2.1.1 模型预测控制系统结构 2.1.2 典型模型预测控制方法
•自抗扰控制 •无模型控制
第一章 绪论
1.2 预测控制发展与早期研究 1.2.1 预测控制产生及发展
预测控制是一种基于模型的先进控制技术，即模型预测控制(MPC: Model Predictive Control)。最早由法国工程师Richalet于1978年提出。 v主要特征：预测模型、滚动优化、反馈校正、设定值柔化。 v主要优点：克服受控对象未建模误差、参数与环境等方面的不确定性、大 时滞或变时滞等，具有鲁棒性。 v基本类型： 1）以非参数模型为预测模型的预测控制算法 Ø 动态矩阵控制（DMC）: Cutler提出，基于阶跃相应模型； Ø 模型算法控制（MAC）: Rauhani提出，基于脉冲阶跃相应模型。 2）以参数模型为预测模型的预测控制算法 广义预测控制（GPC）: Clake提出，基于(CARIMA：Controlled AutoRegressive Integrated Moving Average)模型; Ø广义预测极点配置控制（GPPC）: Lelic提出; Ø扩展时域自适应控制（EHAC）: Ydstie提出; Ø扩展时域预测自适应控制（ESPAC）: De Keyser提出.
1.3 现代预测控制

第一章 绪论
1.1 自动控制理论发展与先进控制技术
1.1.1 自动控制理论发展简述
u 20世纪50年代“经典控制理论” 研究对象：线性定常系统，单输入--单输出系统； 研究方法：传递函数、频率特性（伯德图、根轨迹图、Nyquist 判据）。
u20世纪60年代“现代控制理论” 研究对象：线性或非线性系统、定常或时变系统，多输入--多输出系统； 研究方法：状态方程（一阶微分或差分方程组）、时域分析法； 主要内容：能控能观性分析、李亚普诺夫稳定性理论、系统辨识、卡尔
曼滤波、最优控制（庞特里亚金极大值原理、贝尔曼动态规划）。
第一章 绪论
1.1.2 先进控制技术发展
•解耦控制 •精确线性化 •鲁棒控制 •变结构控制 •自适应控制 •极点配置控制 •逆模型控制 •模型预测控制
•模糊控制 •神经网络控制 •基于规则的控制
--专家控制系统 •学习控制
迭代学习控制、 加强学习控制、 重复学习控制、 基于模式识别学习控制

第二章 模型预测控制基础理论
2.1 模型预测控制的结构及典型算法 2.1.1 模型预测控制系统的结构
模型预测控制(MPC)系统大致包括四部分： ① 预测模型：以各种不同的预测模型为基础； ② 滚动优化：采用在线滚动优化指标； ③ 反馈校正：对预测误差在线校正； ④ 参考轨迹：对设定值给出一个柔化的轨迹。