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工業模型的預測控制應用
預測控制最主要的特征就是在線優化。它的這種優化控制算法是通過某一性能指標的最優來確定未來的控制作用的。這一性能指標涉及到系統未來的性能,例如通常可取對象輸出在未來的采樣點上跟蹤某一期望軌跡的方差最小。但也可取更廣泛的形式,例如要求控制能量為最小,而同時保持輸出在某一給定范圍內等。
性能指標中涉及到系統未來的行為,是根據預測模型由未來的控制策略覺得的。但是,在預測控制中,通常優化不是一次離線進行、而是反復在線進行的,這就是滾動的含義,也是預測控制區別于傳統最優控制的根本特點。 工業模型制作預測控制算法是一種閉環控制算法。在通過優化確定了一系列未來的控制作用后,為防止模型失配或環境干擾引起實際狀態偏離控制對理想狀態,通常這一系列控制作用不是逐一全部實施,而是只實現本時刻的控制作用。
預測控制中的優化與通常的離散最優控制算法有很大的差別。這主要表現在預測控制中優化不是采用一個不變的全局優化目標,而是采用滾動的優化時段的優化策略。因此,預測控制在每一時刻有一個相對于該時刻的優化性能指標。不同時刻優化性能指標的相對形式是相同的,但其絕對形式,即所包含的時間區域是不同的。
性能指標中涉及到系統未來的行為,是根據預測模型由未來的控制策略覺得的。但是,在預測控制中,通常優化不是一次離線進行、而是反復在線進行的,這就是滾動的含義,也是預測控制區別于傳統最優控制的根本特點。 工業模型制作預測控制算法是一種閉環控制算法。在通過優化確定了一系列未來的控制作用后,為防止模型失配或環境干擾引起實際狀態偏離控制對理想狀態,通常這一系列控制作用不是逐一全部實施,而是只實現本時刻的控制作用。
預測控制中的優化與通常的離散最優控制算法有很大的差別。這主要表現在預測控制中優化不是采用一個不變的全局優化目標,而是采用滾動的優化時段的優化策略。因此,預測控制在每一時刻有一個相對于該時刻的優化性能指標。不同時刻優化性能指標的相對形式是相同的,但其絕對形式,即所包含的時間區域是不同的。