先进过程控制学习总结.doc

**先进过程控制学习总结** **模型预测控制（MPC）** 模型预测控制是一种先进的控制策略，广泛应用于炼油、化工、冶金和电力等行业的复杂工业过程。MPC的核心在于使用动态模型来预测过程的未来行为，并通过在线优化计算来制定控制决策。这种策略能够有效地应对过程中的不确定性、非线性、关联性以及各种约束，同时具备良好的控制性能和鲁棒性。 **MPC的产生背景** 1. **工业需求**： - 随着工业化进程，生产过程变得更加复杂，常伴有强耦合性、非线性、信息不完全性和延迟问题，同时存在多种操作约束。 - 生产装置的优化操作通常需要在约束边界附近进行，以最大化经济效益。 2. **传统与现代控制理论的局限**： - 传统的PID控制策略难以满足这些复杂需求。 - 现代控制理论对非线性、时变性、不确定性、约束和多目标问题的处理能力有限。 **MPC的发展历程** 1. **模型算法控制（MAC）**： - 1978年，Richalet等人提出模型预测启发控制（MPHC），标志着预测控制的早期尝试。 - 1982年，Rouhani和Mehra提出基于脉冲响应的模型算法控制（MAC）。 2. **动态矩阵控制（DMC）**： - 1974年，DMC首次在壳牌石油公司的生产中应用，1980年由Culter等人正式发布。 3. **广义预测控制（GPC）**： - 1987年，Clarke等人综合了自校正控制和预测控制的思想，提出了广义预测控制算法。 **预测控制的基本原理** 与PID控制相比，预测控制不仅考虑当前和过去的偏差，还利用预测模型预测未来的偏差，从而进行滚动优化，确定最优控制输入。预测控制的主要特征包括： 1. **预测模型**：这是预测控制的基础，用于预测过程未来的行为。模型不必精确，但必须足够反映过程的关键动态特性。 2. **滚动优化**：在每一控制周期，都会重新计算最优控制序列，但只执行当前步的控制输入，随着新数据的获取，优化过程不断滚动更新。 3. **反应校正**：当实际过程与模型预测存在偏差时，控制策略会进行调整以减小这种误差。 **预测控制系统的结构** 预测控制系统通常包含预测模型、控制器和校正环节。模型用于生成未来状态的预测，控制器通过滚动优化计算出最佳控制序列，而校正机制则确保模型误差得到补偿，以实现对实际过程的有效控制。 模型预测控制以其独特的预测和优化能力，成为解决复杂工业控制问题的重要工具。随着技术的不断发展，MPC在未来的自动化和智能化领域将发挥更大的作用。