自动控制--模型预测控制系统的计算机辅助设计PPT课件.ppt

【自动控制--模型预测控制系统的计算机辅助设计】 模型预测控制（MPC）是一种先进的控制策略，主要用于处理复杂、多变量的工业控制系统。该方法源于20世纪70年代，最初应用于化工行业，后来逐渐扩展到其他领域。MPC的主要优势在于能够处理多个控制变量、考虑约束条件、适应控制目标变化及设备失效，并且对存在延迟的系统有良好的控制效果。在工程实践中，MPC有时被称为动态矩阵控制（DMC）、IDCOM或模型算法控制等。 **7.2 基于阶跃响应的模型预测控制** 阶跃响应模型是构建MPC系统的基础，特别适用于线性时不变（LTI）的单输入单输出（SISO）系统。当单位输入发生变化时，系统的阶跃响应可以用来描述系统的行为。对于一个在n步后稳定的系统，前n步的阶跃响应可以完全描述系统模型。在MPC中，阶跃响应模型可以用于计算任意输入序列下的系统输出响应。对于积分过程，系统在n步后的响应斜率会保持恒定。 对于多输入多输出（MIMO）系统，阶跃响应模型则表现为系数矩阵的形式，其中包含了不同输入到不同输出的阶跃响应。MPC工具箱会存储这些信息，包括系统采样时间和输出是否积分。阶跃响应模型可以通过系统辨识数据、连续或离散传递函数、状态空间模型来获取。 **7.3 基于状态空间模型的模型预测控制** 状态空间模型是另一种描述系统动态行为的方法。在MPC中，可以先建立状态空间模型，然后通过转换函数如`tf2ss`和`ss2step`来生成阶跃响应模型。这提供了对系统动态更直接的控制，尤其是对于需要考虑内部状态的系统，状态空间模型更具优势。 **MPC工具箱的使用** MPC工具箱提供了诸如`mpcinfo`这样的函数，用于获取阶跃响应模型的详细信息，如采样时间、系统参数等。这对于系统分析和控制器设计至关重要。通过对阶跃响应曲线的可视化，如图7.1所示，工程师可以直观地了解系统的动态特性，从而优化控制器参数。 模型预测控制系统的计算机辅助设计涉及到模型建立、控制策略设计、系统性能评估等多个环节，通过MPC工具箱，可以高效地完成这些任务，实现对复杂工业过程的有效控制。