工業過程模型預測控制研究

李志斌

摘 ?要 ?模型預測控制（MPC）是一種基于計算機技術的控制方法，它的產生來自于實際工業的需要，使得這種控制方法在工業過程控制中具有重要的作用。隨著社會的發展和企業競爭的不斷加劇，在設計控制器的過程中除了考慮如何提高產品質量，還需要考慮能源的消耗，使得資源得到合理的利用和經濟效益的最大化。為了滿足工業過程的控制要求，傳統的控制理論已經不能夠滿足這一要求，這就使得模型控制在現代工業過程控制中得到快速的發展。本文主要對工業過程模型預測控制進行了簡要的介紹，重點論述了模型預測控制的方法，希望能夠給相關的人員提供參考

依據。

關鍵詞 ?工業過程;模型預測控制;理論;方法;研究

中圖分類號：TP13 ? ? ?文獻標識碼：A ? ? ?文章編號：1671-7597（2014）22-0054-01

由于模型預測控制對于模型要求比較低，并且魯棒性、抗干擾性等特別強，適用于實際工業過程的控制?，F階段，模型預測控制已經在發電廠控制、化工生產控制等具體工業生產中得到了廣泛的應用。雖然模型預測控制已經得到了較為廣泛的應用，但是當生產系統的工況條件發生變化是時，控制系統往往也會出現參數的變化，使得控制問題變得復雜，所以對于復雜工業過程的模型預測控制成為了現階段工業生產過程控制中急需解決的問題。

1 ?模型預測控制概述

模型預測控制是一種基于在線優化的控制策略，主要是在每一個采樣時刻都會將控制系統的當前狀態作為下一個控制的初始條件，然后利用過程的動態模型預測在有限時域內得到系統的未來響應，最后再根據該模型優化對象的未來性能指標來解一個開環最優問題，進而得到一個控制序列，并將這一控制序列的第一個控制變量作用于系統的被控對象。到下一個采樣時刻，再利用新的狀態測量重新求解開環最優問題，最終形成一個完整的閉環控制。在這一過程中，每一采樣時刻，優化性能指標只涉及從該時刻起到未來有限的時間，不能夠一直延續下去，而在下一個采樣時刻，這一優化時段將向前推移。因此，預測控制并不是一個對全局相同的優化性能指標，只是針對某一時段的優化性能指標，這樣預測控制只能得到全局的次優解，并且優化的過程是反復在線進行，而不是一次離線進行的。對于模型預測需要經過預測模型、滾動優化和反饋校正三個不同的過程中，這樣才能夠得到準確的全局次優解。

2 ?預測模型的方法

模型預測控制是一種基于模型的控制方法，這使得預測模型成為預測控制中的一個重要環節。預測模型與其他的環節相比，它只注重模型的功能，而不注重模型的形式。所謂的預測模型的功能就是根據相關的信息來預測未來系統動態行為，只是一個預測功能，不需要考慮模型的形式，任何形式均可作為模型預測?，F階段，建立預測模型的方法主要有：機理建模、混合建模和實驗建模三種方法。以下將對這三種方法進行簡要的介紹。

1）實驗建模法。

實驗建模不需要對過程做詳細的了解，除了選擇模型的結構形式，還需要輸入序列設計、噪聲建模及參數估計等重要的環節，相比激勵建模法有著明顯的優勢。此外，實驗建模容易限制模型的復雜程度，當過程參數變化或運行的范圍發生變化時，能夠容易的通過過程數據重新建模，也可以通過自適應的方法對原模型進行在線修正。大多數實際工業系統工藝是很復雜的，在建立系統的機理模型時是極為復雜，有時候是不能夠進行機理建模的，這時就必須進行實驗建模，這樣才能夠滿足工業過程控制的要求。

2）機理建模法。

機理建模法主要是根據系統質量、能量守恒等定律建立系統的動態模型，這種方法同其他兩種方法相比，一個明顯的優勢就是不要很多的過程數據，這就使得當控制對象工作在特性變化快的場合。雖然機理建模能夠應對特性變化快的情況，但是對于不同的控制對象和不同的特性，在進行機理建模時都需要重新做大量的工作，這樣必然會延長工作周期和耗費大量的資金，不利于企業經濟效益的最大化。

3）混合建模法

混合建模法是實驗建模法和機理建模法的結合，根據工業過程控制的具體要求，充分利用這兩種建模法的優點。對于這兩種建模法如何結合才能使模型最佳，一般有兩種不同的結合法。一種是：先用機理建模法來描述系統的基本動態，然后在根據基本參數用實驗建模法補充辨識未知函數或是實際系統與機理模型之間的一些誤差，這樣將兩者有效的結合在一起，使模型達到工業過程控制的要求。另一種則是：根據對系統機理的初步了解，初步建立系統的機理模型，然后建立相應的實驗模型，最后根據機理模型相關參數來進一步的調節實驗模型的相關參數，最終得到一個最佳的模型。

3 ?模型預測控制方法

對于一些復雜的工業過程，當控制系統模型參數不清楚或是變化不明顯時，需要采用模型預測控制進行有效的控制。在工業生產過程中應用模型預測控制法進行過程控制，不僅能夠有效的提高產品的質量和生產效率，同時也能夠降低生產成本，使企業的經濟效益最大化。對于不同的工業過程需要采用不同的模型預測控制方法。以下對兩種常用的模型預測控制方法進行詳細的論述。

1）加權多模型預測控制法。

對于加權多模型預測控制法，一般會根據具體的工業過程擬定一個基本的思想，然后再進行具體的模型設計。首先需要根據相關的數學模型和給定的性能指標及相關的約束條件設計控制器，并求出各個控制器的獨立輸出。然后在設計加權器，并通過計算不確定的參數來確定控制器輸出的加權值，最后求出各個控制器輸出與加權乘積之和來確定實際的控制輸出值?；谀Ｐ图訖嗟亩嗄Ｐ皖A測控制法能夠有效的進行工業過程控制。因此，在工業過程控制中得到了極為廣泛的應用。

2）切換多模型預測控制法。

切換多模型預測控制法主要是通過對系統進行多模型描述后，設計一組預測控制器和一個控制器切換準則，最后根據控制器切換準則合理、科學的選擇其中具有預測控制的控制器。在采用這樣模型控制法中一個關鍵的問題就是如何設計控制器切換準則，進而使閉環切換系統穩定和保證相關的性能指標。

4 ?結束語

工業過程模型預測控制對于提高產品質量和工業生產效率都起著重要作用，對于模型預測控制進行相關的研究是十分必要的。隨著科學技術的不斷發展，模型預測控制研究將得到更好的發展，將更好的滿足工業過程控制的要求和得到更加廣泛的應用。

參考文獻

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