模型預測控制演算法

1. 預測控制的原理

模型演算法（MAC）控制
主要包括內部模型、反饋校正、滾動優化和參數輸入軌跡等幾個部分。它採用基於脈沖響應的非參數模型作為內部模型，用過去和未來的輸入輸出狀態，根據內部模型，預測系統未來的輸出狀態。經過用模型輸出誤差進行反饋校正以後，再與參考軌跡進行比較，應用二次型性能指標進行滾動、優化，然後再計算當前時刻加於系統的控制，完成整個動作循環。
預測控制的基本特徵
包括有建立預測模型方便；採用滾動優化策略；採用模型誤差反饋校正。這幾個特徵反映了預測控制的本質，也正是這個控制演算法和其他演算法的不同之處。
預測控制伴隨著工業的發展而來，所以，預測控制與工業生產有著緊密的結合，火電廠鋼球磨煤機是一個多變數、大滯後、強耦合的控制對象，其數學模型很難准確建立。而目前國內火電廠所裝設的控制器大部分是PID控制器。由於系統各變數耦合嚴重，PID控制器很難適應，致使鋼球磨煤機不能投入自動運行。用8051單片機加上A/D8路介面及其介面電路，再加上控制鍵和顯示器，組成了預測控制器。在採用了MAC演算法之後，就能夠彌補PID控制器的不足。
由於預測控制具有適應復雜生產過程式控制制的特點，所以預測控制具有強大的生命力。可以預言，隨著預測控制在理論和應用兩方面的不斷發展和完善，它必將在工業生產過程中發揮出越來越大的作用，展現出廣闊的應用的前景。

2. 模型預測控制演算法matlab模擬問題

使勁研究吧，哥的經驗告訴你，沒人能給你，還要SIMULINK結構圖，照DEMO里那幾個研究吧，奢侈啊奢侈，我200分都求不到其中的一個小問題，你想的太簡單了。。。。。。

3. 模型預測控制的介紹

模型預測控制(MPC)是一類特殊的控制。它的當前控制動作是在每一個采樣瞬間通過求解一個有限時域開環最優控制問題而獲得。過程的當前狀態作為最優控制問題的初始狀態，解得的最優控制序列只實施第一個控製作用。這是它與那些使用預先計算控制律的演算法的最大不同。本質上模型預測控制求解一個開環最優控制問題。它的思想與具體的模型無關，但是實現則與模型有關。

4. 模型預測控制的應用前景

預測控制理論雖然在上個世紀70年代就已提出，在工程實踐中也有成功應用的案例，但是經過了近四十年的發展，還有很多問題值得更深入的探索和研究。
1)預測控制理論研究。預測控制的起源與發展與工程實踐緊密相連。實際上理論研究遲後於實踐的應用。主要設計參數與動靜態特性，穩定性和魯棒性的解析關系很難得到。且遠沒達到定量的水平。
2）對非線性，時變的不確定性系統的模型預測控制的問題還沒有很好的解決。
3）將滿意的概念引入到系統設計中來，但滿意優化策略的研究還有待深入。
4）預測控制演算法還可以繼續創新。將其他學科的演算法或理論與預測控制演算法相結合，如引入神經網路、人工智慧、模糊控制等理論以更加靈活的適應生產需要。
從模型預測控制理論和實踐的飛速發展來看，預測控制已經存在大量成功的工業應用案例，一些線性預測和非線性預測工程軟體包已經推出和應用。傳統預測控制理論研究日臻成熟，預測控制與其他先進控制策略的結合也強益緊密。預測控制已成為一種極具工業應用前景的控制策略。

5. 模型預測控制的企業應用

鋼鐵冶金行業是一個復雜的加工過程，把鐵礦石、煤等原材料加工成鋼板要經過焦爐、燒結、高爐、煉鋼、連鑄、熱軋、冷軋等多個工藝環節，這些環節中主要包括了高溫處理過程(各種加熱爐)和高速軋制等其他一些過程，其中的控制系統非常復雜，普通存在動態時變時滯的復雜特性。隨著競爭的日趨加劇，對產品質量控制的要求越來越高，基於模型的傳統控制方法難以收到令人滿意的控制效果。因此，必須結合鋼鐵冶金的特點，將先進的控制方法以及人工智慧技術引入鋼鐵冶金的各個工藝過程的控制之中，研究適用的控制方法。
鋼鐵企業的生產流程如下圖所示。下面將結合鋼鐵企業生產工藝講述模型預測控制在鋼鐵企業的應用情況：
焦爐是具有大時滯、大慣性、強非線性、多變數耦合、變參數的復雜對象，其生產過程是既受連續時間信號的驅動，又受離散事件驅動的一類混雜系統，高軍偉等舊。提出了一個綜合智能控制演算法，採用多模型切換系統的方式對焦爐的溫度進行控制。該控制演算法以多變數模糊控制為核心，採用神經網路構造蓄頂溫度/直行溫度轉換模型，增加了專家控制和預測控制，模糊控制用來控制系統的連續推焦狀態．模糊控制和預測控制結合用來控制焦爐檢修期間溫度上升和下降趨勢狀態，採用專家控制的方法，通過調節吸力來控制機側和焦側溫度不平衡的情況。該系統在北京煉焦化學廠投入生產運行後，取得良好控制效果，對提高焦炭質量、降低能耗和延長爐體使用壽命都有重要的意義。
燒結終點控制是影響燒結礦產量和質量的關鍵環節，但由於這個環節的動態長時間滯後，與終點調節的相關因素多，成為燒結廠自動控制的難點。針對冶金工業過程普遍存在的動態時變時滯和模糊特性，李桃等將自適應技術、預測控制與模糊控制相融合，提出一種集成型智能控制方法——自適應預測模糊控制。可以提前預測燒結過程的動態時滯和被控變數的狀態。該控制方法應用於冶金原料准備階段的燒結過程終點的控制，結果表明，控制系統能夠自適應地辨識時滯的變化和預報燒結終點的波動，適當調節機速，防患於未然，以保持燒結終點穩定在設定值附近。這一控制方法同樣也適用於其它存在時變時滯的復雜工業過程的控制。
在結晶器振動系統中，吳曉明[]等人採用了雙值DMC控制演算法，理論和實驗研究表明能很好地跟蹤參考軌跡，減小了非正弦波形的畸變，提高了系統的控制精度。雙值動態矩陣控制演算法採用了非最小化描述的離散卷積模型和滾動優化策略，使模型失配、畸變、干擾等引起的不確定性及時得到彌補，從而得到較好的動態控制性能。在連鑄結晶器液位控制系統中，王朝利等人[]利用預測控制演算法之一——增量型模型演算法(IMAC)設計寶鋼一連鑄結晶器液位控制系統。模型演算法控制分為單步模型演算法控制、多步模型演算法控制、增量型模型演算法控制等多種。由於單步模型演算法控制包含的控制信息量少，因而控制效果和魯棒性都較多步模型演算法控制和增量型模型演算法控制差，而且單步模型演算法和多步模型演算法控制都無法消除擾動造成的穩態偏差，不能無偏差跟蹤參考輸入軌跡；而增量型模型演算法控制(IMAC)恰好能解決這些問題。IMAC的引入使結晶器液位控制獨具特色。模擬和對比研究表明，引入IMAC後系統的控制效果優於原先的PID控制。結晶器液位控制精度明顯提高，液位波動較小且沒有穩態誤差，能實現無穩態偏差調節和跟蹤。
熱軋工藝中的步進梁加熱爐溫度控制對象是一復雜的多輸入多輸出、非線性、強耦合的分布參數系統。傳統的步進梁加熱爐控制採用經典PID控制器，在流量的平穩性、溫度的快速跟蹤等方面受到控制器本身的限制，而且不能達到好的解耦效果。汪開紅等人使用基於預測控制的多變數約束控制演算法，將加熱爐和底層控制迴路作為廣義對象進行控制，所以控制器本身已經將各部段溫度的耦合考慮了進去，不需要額外的解耦方案設計，較通常的PID控制具有明顯的優越性。而且。這種控制的外延性好，不會因對象模型的變化使控制效果發生較大變化，這也正是先進控制的特點。在控制器設計時，由於將流量和流量的變化量加入優化目標函數，可以在保證溫度跟蹤精度的同時，對流量進行控制。模擬結果表明了這種先進控制演算法在解耦、節能指標、跟蹤平穩性等方面表現出了良好性能，表現了多變數控制的優點，使預測控制在加熱爐對象上的成功應用有了理論上的證實。
熱軋帶鋼卷取溫度是影響成品帶鋼性能的重要工藝參數之一。層流冷卻控制系統的控制目標是根據實測的帶鋼終軋出口溫度、速度及厚度確定相應的噴水區長度，使卷取溫度盡可能接近目標值，以期獲得優異的成品鋼卷。彭力等人運用預測控制思想，得到了一套適用性較強的控制演算法，結構形式簡單、可調性強、適用面廣的數學模型加上分段優化、局部反饋的演算法，使得控制效果有明顯提高。在設計控制系統時，以溫度預測模型為基礎，根據帶鋼終軋出口溫度、速度及厚度，計算出為使卷取溫度達到目標值所需的噴水區長度改變數，這實際上是一種前饋控制，它往往無法保證實際的卷取溫度等於目標值，為了提高控制精度，還設計了反饋控制，以彌補前饋控制的不足。建立利用帶鋼實測人口條件如：終軋溫度、速度和厚度預測帶鋼經過冷卻區冷卻後的卷取溫度，將帶鋼分段，把帶鋼每一段作為一個計算點，結合分段最優前饋控制計算，采樣一段、計算一段、優化一段，體現了滾動優化的特點。

6. mpc演算法是什麼呢

mpc演算法是模型預測控制演算法。一種進階過程式控制制方法，自1980年以來開始在化工煉油等過程工業得到應用，並在經濟領域開始得到應用。MPC是一種多變數控制策略，其中涉及了：過程內環動態模型；控制量的歷史數值；在預測區間上的一個最優值方程J。最優控制量可由以上各量求出。

模型預測控制演算法的應用

預測模型是模型預測控制的基礎，它能夠通過控制系統中被控平台提供的當前系統狀態信息，再加上未來的控制輸入變數，預測到未來的被控平台的狀態。

預測模型的形式沒有確定的形式要求，可以是狀態空間方程、傳遞函數也可以是階躍響應模型、脈沖響應模型模糊模型等。根據被控對象和需要預測的狀態選擇合適的預測模型，對於車輛方向而言，模型預測控制選擇狀態空間模型比較合適。