计算机控制技术仿真实验
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1.实验目的与原理
1.1实验目的
（1)熟悉和了解MPC控制的原理和过程，掌握用Simulink对MPC控制的仿真过程。

（2)熟悉和了解MPC－PID串级控制的原理，并用Simulink仿真
1.2实验原理
（1)MPC
模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)亦称预测控制，是一种基于模型的先进控制技术，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。

模型预测控制对模型精度要求不高，同时却具有较高的控制性能。

模型预测控制是一种十分有效的优化控制策略，它弥补了现代控制理论解决复杂对象控制问题时无法避免的不足之处。

MPC包括三个主要方面，预测模型、滚动优化和反馈校正。

预测模型是指一类能够显式的拟合被控系统的特性的动态模型。

滚动优化是指在每个采样周期都基于系统的当前状态及预测模型，按照给定的有限时域目标函数优化过程性能，找出最优控制序列，并将该序列的第一个元素施加给被控对象。

反馈校正用于补偿模型预测误差和其他扰动。

（2)PID
PID 控制是一种经典控制算法，该算法无需获取对象模型，计算量小，能及时克服各种干扰的影响。

但是，对于大惯性、大纯迟延的工业对象，采用常规的PID 控制很难取得理想的控制品质综上，MPC的优点是可以补偿时滞，但响应慢是其缺点；而PID的优点是响应快，可以补偿（未知起因）误差，缺点也显而易见：无法补偿时滞。

为了达到更好的控制效果，可以采用MPC-PID串级控制系统。

PID作为内环，反应迅速，而MPC作为外环，对时滞进行补偿。

整个系统框图如图1.1。

图1.1控制系统框图
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2. 实验过程
（1) 单独的MPC 过程
在Simulink 中搭建的仿真系统如图2.1所示，只采用MPC 控制器，对象有两个。

为了作区分，将时间常数小的作为“内环”，时间常数大的作为“外环”。

由于只是单回路，不存在两个环，此处区分只是为了和后面的MPC-PID 串级控制进行对比。

在有阶跃扰动的情况下控制器输出和系统输出分别是图2.2和2.3。

图
2.1 MPC
控制系统
图2.2 控制器输出曲线
图2.3 系统输出响应曲线
可以看到，整个系统控制效果并不好，为了达到更好的控制效果，加入PID控制器，作为内环，而外环为MPC控制器。

整个系统框图如图2.4。

比例增益为30，微分增益为15，由于需要快速响应，故将积分环节取消。

系统响应曲线如图2.5。

（2)
MPC-PID串级控制
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图2.5 系统输出响应曲线
可以看到，在有阶跃扰动的情况下，MPC-PID的控制效果比单独的MPC控制好了很多，响应迅速且超调较小。

由此可见MPC-PID能更加有效地控制系统。

当系统存在时延及其他扰动（如正弦信号）时，系统的输出如图 2.6所示，可以看到，系统虽然超调增加，但整体还是稳定的，可以串级控制的效果很好。

认为MPC-PID
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3.结论
模型预测控制（MPC）可以应用于大时间常数，滞后环节的系统。

通过实验可以看到，尽管MPC可以有效控制系统达到设定值，但响应速度比较慢，同时，系统需要较多的拍数才能达到稳定的状态。

除此之外，MPC虽然在模型失配的情况下依然能够工作，但是并不能适用于任何模型。

当模型辨识出现较大偏差时，MPC不能对系统进行控制。

而PID调节器特点是不需要模型的建立，直接控制输入与输出的关系，同时可以起到快速调节的作用。

而且，在控制系统发展的过程中，人们已经积累了大量PID参数整定的经验，三个参数的调节也可以很快完成。

MPC-PID串级调节有效结合了两者的优点。

MPC控制器的输出作为PID调节器的给定值。

由PID控制器来快速将系统输出调整到MPC设计的设定值。

由于MPC可以很好地控制滞后环节，这一点符合实际工业现场的需求，故MPC-PID串级调节系统可以应对实际情况，而PID控制器的加入加快了系统的响应过程。

从实验结果来看，MPC-PID串级调整系统的控制效果远胜于单独使用MPC控制的效果。

超调量更小，同时又较短的动态响应过程，对于扰动的抑制也有非常好的效果。

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