预测控制约束边界效应与解决方法研究.pdf

《预测控制约束边界效应与解决方法研究》这篇文章深入探讨了在约束预测控制（Constrained Model Predictive Control, CMPC）中的一个关键问题——约束边界效应。CMPC是一种先进的控制策略，它通过预测未来系统行为来制定当前的控制决策，但约束的存在可能导致最优控制序列在可行域边界上取值，即变量饱和，这在实际过程控制中是不理想的。 文章首先基于稳态模型进行了理论分析。作者证明，当期望值位于可行域内部时，最优解将直接在期望值处达到，这确保了在没有约束冲突的情况下，系统能够准确地追踪目标。同时，如果期望值位于可行域外部，最优解可以被解释为期望值向可行域的投影，这为理解和处理约束边界效应提供了一个几何视角。 针对变量在动态和稳态过程中可能出现的饱和现象，文章提出了改善控制性能的方法。这包括调整目标函数的参数，通过优化目标函数的设计，可以减少变量饱和的可能性，从而提高系统的控制品质。此外，引入终端约束是另一个重要的策略，它不仅有助于避免约束边界效应，还能保证预测控制系统的稳定性。 文章通过模拟一个包含约束的连续搅拌釜式反应器（Continuous Stirred Tank Reactor, CSTR）系统，验证了所提出的解决方法的有效性。CSTR是一种常见的化工过程，其动态行为复杂，包含多种约束条件，因此是测试控制策略的理想平台。实验结果证实，通过适当地调整目标函数，可以显著改善系统的控制性能，避免约束边界效应的发生，提升系统的整体运行效率。 关键词：预测控制、约束边界效应、投影、目标函数调整 这篇技术文档为理解并解决预测控制中约束边界效应的问题提供了理论基础和实用策略，对于从事过程控制和先进控制算法研究的工程师和技术人员具有很高的参考价值。通过深入研究和应用这些方法，可以提高工业过程控制的精确性和鲁棒性，降低因变量饱和导致的不良后果。