基于模型的預(yù)測控制理論發(fā)展及應(yīng)用

　　摘 要：基于模型的預(yù)測控制(model predictive control)是一種從工業(yè)過程控制中產(chǎn)生的一類先進(jìn)計算機(jī)控制算法，包括模型預(yù)測、滾動優(yōu)化和反饋校正三個基本特征。文章闡述了預(yù)測控制算法的產(chǎn)生和基本發(fā)展，對當(dāng)今控制領(lǐng)域的先進(jìn)預(yù)測控制和智能預(yù)測控制以及非線性預(yù)測控制進(jìn)行了探討。最后對這類預(yù)測控制算法在實際工業(yè)過程中的應(yīng)用做了簡要概括。

　　關(guān)鍵詞：預(yù)測控制 先進(jìn)預(yù)測控制 智能預(yù)測控制 非線性預(yù)測控制

　　上世紀(jì)50年代左右，經(jīng)典控制理論在控制界發(fā)展起來，60年代末，由于空間技術(shù)的發(fā)展需要，促使現(xiàn)代控制理論的發(fā)展，從單一的線性定常系統(tǒng)研究發(fā)展到可研究線性或非線性、定?；驎r變的系統(tǒng)。然而，完美的控制理論與控制實踐之間還存在著巨大的差距。這是因為：首先實際工業(yè)過程中對象往往是多輸入-多輸出，有大滯后和嚴(yán)重非線性的系統(tǒng)，精確的數(shù)學(xué)模型建立十分困難;其次工業(yè)過程系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)參數(shù)和環(huán)境干擾等方面都存在很大的不確定性，而按照理想模型設(shè)計的最優(yōu)控制器在此情況下難以保持最優(yōu)。為了克服控制理論與它在實際應(yīng)用之間的差距，學(xué)者除了加強(qiáng)對系統(tǒng)辨識、模型簡化、自適應(yīng)控制、魯棒控制等控制方法的研究之外，也在尋找一種新的控制算法。70年代后期，從工業(yè)過程控制中直接產(chǎn)生出一種新型計算機(jī)控制算法——模型預(yù)測控制(Model Predictive Control)，這類算法對模型要求低、在線計算方便、控制綜合質(zhì)量好，迅速在控制領(lǐng)域發(fā)展起來。本文首先介紹了預(yù)測控制算法的發(fā)展過程和當(dāng)今控制領(lǐng)域?qū)︻A(yù)測控制的理論研究，最后介紹了這類控制算法在實際工業(yè)過程控制中的成功應(yīng)用。

　　1 預(yù)測控制算法的發(fā)展

　　1.1 預(yù)測控制基礎(chǔ)算法

　　預(yù)測控制自產(chǎn)生以來，有三種基礎(chǔ)算法，分別是由Richalet、Mehra等提出的模型算法控制(Model Algorithmic Control (MAC))，由Cutler等提出的動態(tài)矩陣控制(Dynamic Matrix Control (DMC))，以及由Clarke提出的廣義預(yù)測控制(Generalized Predictive Control (GPC))。MAC和DMC都是基于非參數(shù)模型的算法，MAC以被控對象的脈沖響應(yīng)特性為預(yù)測模型，DMC以對象的階躍響應(yīng)特性為預(yù)測模型。而GPC是以受控自回歸積分滑動平均(CARIMA)模型為預(yù)測模型，結(jié)合在線辨識和自校正機(jī)制的算法，大大增強(qiáng)了算法的適用性和魯棒性。

　　因為脈沖響應(yīng)和階躍響應(yīng)容易從生產(chǎn)現(xiàn)場獲得，因此MAC和DMC不需要辨識過程就可以設(shè)計控制系統(tǒng)。這類控制算法采用在有限時域內(nèi)的滾動優(yōu)化，在滾動優(yōu)化的過程中不斷進(jìn)行反饋校正，克服了對象參數(shù)結(jié)構(gòu)不確定帶來的影響，增強(qiáng)了系統(tǒng)的魯棒性。

　　此外，Morari等在1982年研究出一種新型控制結(jié)構(gòu)——內(nèi)?？刂?Internal Model Control (IMC))，從結(jié)構(gòu)的角度分析了預(yù)測控制的動態(tài)性能和魯棒性，對預(yù)測控制做了更深入的研究。

　　1.2 現(xiàn)代預(yù)測控制

　　近年來，預(yù)測控制打破原有的單調(diào)的對算法進(jìn)行研究的模式，開始與其他方法結(jié)合，發(fā)展出一類先進(jìn)的預(yù)測控制策略。如和極點(diǎn)配置結(jié)合的廣義極點(diǎn)配置控制(Generalized Pole Placement Control (GPP))，和自適應(yīng)控制相結(jié)合產(chǎn)生的自適應(yīng)預(yù)測控制器，和解耦控制結(jié)合產(chǎn)生的解耦預(yù)測控制算法等等先進(jìn)預(yù)測控制技術(shù)。

　　隨著當(dāng)今科學(xué)技術(shù)和智能控制的發(fā)展，預(yù)測控制與智能控制技術(shù)相結(jié)合產(chǎn)生出智能預(yù)測控制技術(shù)，如和模糊控制結(jié)合而成的模糊預(yù)測控制，和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法結(jié)合形成的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)預(yù)測控制，以及遺傳算法預(yù)測控制等;預(yù)測控制與人工智能和大系統(tǒng)遞階原理結(jié)合，構(gòu)成多層智能預(yù)測控制模式。除了這類先進(jìn)的預(yù)測控制技術(shù)與智能預(yù)測控制技術(shù)之外，預(yù)測控制還發(fā)展了多種新型的預(yù)測控制理論，例如預(yù)測函數(shù)控制、多速率采樣預(yù)測控制、多模型切換預(yù)測控制和有約束預(yù)測控制等等，這一系列新型的預(yù)測控制策略，極大地豐富了預(yù)測控制領(lǐng)域的內(nèi)容，也是近年來控制領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。

　　1.3 非線性預(yù)測控制

　　對于大多實際工業(yè)過程系統(tǒng)來說，被控對象都是具有較強(qiáng)非線性的特性，這時，常規(guī)的針對線性對象的預(yù)測控制策略已經(jīng)達(dá)不到優(yōu)化控制的目的了，因此在控制中就需要采用非線性預(yù)測控制來解決這一問題?，F(xiàn)在已提出的非線性預(yù)測控制方法主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

　　(1)基于線性化方法的非線性預(yù)測控制：對非線性對象模型進(jìn)行線性化，用線性化之后的模型來替代原有的非線性模型，再按照常規(guī)預(yù)測控制的滾動優(yōu)化策略設(shè)計控制器，但反饋校正和模型預(yù)測的設(shè)計仍然使用非線性模型。線性化的方法有Lyapunov線性化和反饋線性化。

　　(2)基于特殊模型的非線性預(yù)測控制：這類特殊模型一般包括Volterra模型、NARMAX模型、Hammerstein模型、Laguerre模型和雙線性模型等等。

　　(3)多模型的非線性預(yù)測控制：多模型預(yù)測方法可以看作模型調(diào)度(Model-Scheduling approach)，其特點(diǎn)是將多模型方法引入預(yù)測控制中，在整個控制設(shè)計中用多個不同的線性模型來逼近非線性過程，從而實現(xiàn)對非線性系統(tǒng)的控制。

　　2 預(yù)測控制的工業(yè)應(yīng)用

　　70年代中期，MPHC(MAC)算法在鍋爐、分餾塔的控制中獲得了成功應(yīng)用，DMC算法在石油加工生產(chǎn)裝置中成功應(yīng)用，標(biāo)志著預(yù)測控制算法進(jìn)入了工業(yè)控制領(lǐng)域。由于預(yù)測控制具有建模容易和魯棒性強(qiáng)等特點(diǎn)，以及隨著計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，傳統(tǒng)控制方法已經(jīng)難以滿足工業(yè)中越來越復(fù)雜的系統(tǒng)對象的要求，預(yù)測控制越來越被人們利用，人們也越來越關(guān)注預(yù)測控制的理論和應(yīng)用研究。目前，在全世界范圍內(nèi)，預(yù)測控制在如煉油、石化、造紙、礦冶、食品、爐窯、水泥、化工、航空、汽車等多個工業(yè)領(lǐng)域已經(jīng)取得了成功應(yīng)用，在未來，預(yù)測控制的應(yīng)用領(lǐng)域?qū)絹碓綇V，在控制領(lǐng)域的作用將越來越大。

　　許多國外公司都開發(fā)了自己的商品化預(yù)測控制軟件包，如Setpoint公司研發(fā)的IDCOM軟件包，于1981年應(yīng)用在海灣石油公司Clarkson煉油廠的潤滑油加氫反應(yīng)器的溫度控制上，連同三個分餾塔的計算機(jī)控制系統(tǒng)一起，使產(chǎn)品粘度變化減少70%，燃料節(jié)省25%以上，操作的靈活性也得到提高。Profimatic公司的催化裂化高級過程控制軟件包，也在煉油領(lǐng)域取得了很好的應(yīng)用效果。在國內(nèi)，預(yù)測控制技術(shù)同樣有廣泛的應(yīng)用，如浙江大學(xué)同上海交通大學(xué)聯(lián)合開發(fā)的MCC軟件包;機(jī)器人控制、激光器自動控制等。

　　3 結(jié)語

　　預(yù)測控制理論在控制領(lǐng)域中提供了全新的體系結(jié)構(gòu)和方法理論。隨著科技的發(fā)展和進(jìn)步，預(yù)測控制在工業(yè)過程控制中的應(yīng)用越來越廣泛。然而，在魯棒性、非線性等方面也存在很多待解決的問題。在眾多學(xué)者的努力下，預(yù)測控制理論將會有更多的突破，也將會在控制領(lǐng)域中發(fā)揮重要的作用。