基于模型预测的控制技术.pptx

数智创新变革未来基于模型预测的控制技术1.模型预测控制概述1.模型预测控制基本原理1.模型预测控制算法种类1.模型预测控制设计步骤1.模型预测控制应用领域1.模型预测控制优缺点1.模型预测控制研究现状1.模型预测控制发展趋势Contents Page目录页 模型预测控制概述基于模型基于模型预测预测的控制技的控制技术术 模型预测控制概述1.模型预测控制（MPC）是一种先进的控制技术，它基于模型来预测未来系统行为，然后根据预测结果计算出最佳控制输入，以实现系统期望的输出2.MPC具有诸多优点，包括：预测性、鲁棒性强、约束处理能力好、易于与其他控制技术集成等3.MPC广泛应用于工业过程控制、机器人控制、电力系统控制、汽车控制等领域模型预测控制基本原理：1.MPC的基本原理是基于滚动优化思想它将在当前时刻k，根据系统当前状态x(k)和参考输入r(k)，利用模型预测未来的系统状态和控制输入，然后计算出最佳控制输入u(k)，以实现系统期望的输出2.在下个时刻k+1，MPC将再次根据新的系统状态x(k+1)和参考输入r(k+1)，重复上述步骤3.MPC是一种控制技术，它需要实时测量系统状态，并不断更新模型和计算控制输入。

模型预测控制概述：模型预测控制概述模型预测控制预测模型：1.模型预测控制的预测模型是系统行为的数学模型它可以是线性和非线性的，连续时域或离散时域的2.预测模型的精度对MPC的性能有重要影响如果预测模型不准确，MPC可能会做出错误的决策，导致系统不稳定或性能下降3.MPC中常用的预测模型包括状态空间模型、传递函数模型、神经网络模型等模型预测控制优化算法：1.模型预测控制的优化算法用于计算最佳控制输入它可以是线性和非线性的，凸或非凸的2.优化算法的选择取决于预测模型的类型和MPC的需求3.MPC中常用的优化算法包括线性规划、二次规划、非线性规划、混合整数规划等模型预测控制概述模型预测控制约束处理：1.在实际应用中，MPC通常需要处理各种约束条件，如状态约束、控制输入约束、输出约束等2.MPC可以采用不同的方法来处理约束条件，如硬约束、软约束、惩罚函数法等3.MPC的约束处理能力是其重要优点之一，它使MPC能够控制具有复杂约束的系统模型预测控制应用：1.MPC广泛应用于工业过程控制、机器人控制、电力系统控制、汽车控制等领域2.在工业过程控制中，MPC用于控制化工、炼油、制药等行业的复杂过程3.在机器人控制中，MPC用于控制工业机器人、医疗机器人等。

4.在电力系统控制中，MPC用于控制发电机、变压器、输电线路等模型预测控制基本原理基于模型基于模型预测预测的控制技的控制技术术 模型预测控制基本原理1.模型预测控制（MPC）是一种先进的控制技术，用于控制动态系统，其基本思想是利用系统模型来预测未来系统的行为，并根据预测结果来优化控制器的输出2.MPC具有许多优点，包括：能够处理多变量控制问题、具有鲁棒性、能够预测和处理约束条件、能够调整控制器参数3.MPC的应用领域很广泛，包括：化工、石油、冶金、电力、交通、航空航天等非线性模型预测控制：1.非线性模型预测控制（NMPC）是MPC的一种扩展，用于控制非线性系统2.NMPC的关键技术是能够求解非线性优化问题，以获得最优的控制输入3.NMPC具有更高的控制精度和鲁棒性，但计算量也更大模型预测控制基本原理：模型预测控制基本原理自适应模型预测控制：1.自适应模型预测控制（AMPC）是MPC的一种扩展，用于控制具有不确定性的系统2.AMPC的关键技术是能够更新系统模型，以适应系统参数的变化3.AMPC具有更强的鲁棒性和适应性，但计算量也更大鲁棒模型预测控制：1.鲁棒模型预测控制（RMPC）是MPC的一种扩展，用于控制具有鲁棒性要求的系统。

2.RMPC的关键技术是能够设计出具有鲁棒性的控制器，以确保系统在存在不确定性的情况下也能保持稳定3.RMPC具有更高的鲁棒性和安全性，但计算量也更大模型预测控制基本原理分布式模型预测控制：1.分布式模型预测控制（DMPC）是MPC的一种扩展，用于控制分布式系统2.DMPC的关键技术是能够将系统分解为多个子系统，并对每个子系统进行独立控制3.DMPC具有更低的计算量和更好的可扩展性，但控制精度和鲁棒性可能会有所下降模型预测控制的应用：1.MPC在工业控制领域有着广泛的应用，主要应用于化工、石油、冶金、电力、交通、航空航天等行业2.MPC可以用于控制各种类型的系统，包括线性系统、非线性系统、时变系统、不确定系统等模型预测控制算法种类基于模型基于模型预测预测的控制技的控制技术术 模型预测控制算法种类最小控制律模型预测控制1.最小控制律模型预测控制（MPC）是一种基于模型预测的控制算法，它通过最小化控制律来计算最优控制输入2.MPC算法具有以下特点：*控制律的计算速度快能够处理约束条件能够预测控制系统的未来状态3.MPC算法的应用范围非常广泛，包括：*过程控制机器人控制汽车控制经济模型预测控制1.经济模型预测控制（EMPC）是一种基于模型预测的控制算法，它通过最小化经济成本来计算最优控制输入。

2.EMPC算法具有以下特点：*能够综合考虑控制系统的所有运行费用，包括能源费用、维护费用等能够处理约束条件能够预测控制系统的未来状态3.EMPC算法的应用范围非常广泛，包括：*石油化工工业电力工业冶金工业模型预测控制算法种类鲁棒模型预测控制1.鲁棒模型预测控制（RMPC）是一种基于模型预测的控制算法，它能够在模型不准确或存在扰动的情况下稳定控制系统2.RMPC算法具有以下特点：*能够处理模型不准确和扰动能够保证控制系统的稳定性能够预测控制系统的未来状态3.RMPC算法的应用范围非常广泛，包括：*过程控制机器人控制航空航天控制非线性模型预测控制1.非线性模型预测控制（NMPC）是一种基于模型预测的控制算法，它能够处理非线性控制系统2.NMPC算法具有以下特点：*能够处理非线性控制系统能够预测控制系统的未来状态能够保证控制系统的稳定性3.NMPC算法的应用范围非常广泛，包括：*化工工业电力工业航空航天工业模型预测控制算法种类分布式模型预测控制1.分布式模型预测控制（DMPC）是一种基于模型预测的控制算法，它能够控制分布式系统2.DMPC算法具有以下特点：*能够控制分布式系统能够处理网络延迟和通信故障。

能够保证控制系统的稳定性3.DMPC算法的应用范围非常广泛，包括：*智能电网控制多机器人控制无人机编队控制自适应模型预测控制1.自适应模型预测控制（AMPC）是一种基于模型预测的控制算法，它能够调整模型参数，以适应控制系统的变化2.AMPC算法具有以下特点：*能够调整模型参数能够处理控制系统的参数变化能够保证控制系统的稳定性3.AMPC算法的应用范围非常广泛，包括：*过程控制机器人控制汽车控制模型预测控制设计步骤基于模型基于模型预测预测的控制技的控制技术术 模型预测控制设计步骤模型预测控制的基本原理1.模型预测控制（MPC）是一种先进的控制技术，它将过程模型、优化算法和反馈控制环相结合，以实现对复杂系统的优化控制2.MPC的基本原理是利用过程模型来预测未来一定时间内系统状态的变化，然后根据预测结果计算出控制器的输出，以使系统状态按照期望的方向发展3.MPC可以处理多变量、非线性和约束条件等复杂情况，并且具有较强的鲁棒性和自适应性模型预测控制设计步骤模型预测控制的设计步骤1.模型建立：这一步是MPC设计的基础，需要根据被控系统的数据和先验知识建立一个准确的数学模型2.预测模型设计：预测模型是MPC的核心，它需要对被控系统未来的行为进行准确的预测。

预测模型的设计方法有很多种，包括线性模型、非线性模型和混合模型等3.优化问题的制定：优化问题是MPC的另一个核心，它需要根据预测模型来制定一个优化目标函数和约束条件优化目标函数一般是系统性能指标的负值，而约束条件则包括控制器的输入范围、系统的状态范围等4.优化算法的选择：优化算法是MPC的最后一步，它需要根据优化问题的特点选择一个合适的优化算法来求解优化问题优化算法有很多种，包括线性规划、非线性规划、凸优化算法等模型预测控制设计步骤模型预测控制的优点1.预测性：MPC可以预测未来一定时间内系统状态的变化，并根据预测结果计算出控制器的输出，以使系统状态按照期望的方向发展2.鲁棒性：MPC具有较强的鲁棒性，可以处理模型误差、参数变化和外部扰动等不确定因素3.自适应性：MPC具有较强的自适应性，可以根据系统的变化自动调整控制参数，以保持系统的稳定性和性能4.约束处理能力：MPC可以处理多变量、非线性和约束条件等复杂情况，并且具有较强的约束处理能力模型预测控制的缺点1.计算量大：MPC的计算量一般较大，这限制了它在实时控制系统中的应用2.模型依赖性：MPC的性能很大程度上依赖于模型的准确性如果模型不准确，那么MPC的性能就会受到影响。

3.优化问题的复杂性：MPC的优化问题一般是复杂非线性的，这使得MPC的求解难度较大模型预测控制设计步骤模型预测控制的发展趋势1.分布式MPC：分布式MPC是一种新的MPC技术，它可以将MPC的计算任务分配到多个子系统上，从而降低MPC的计算量2.MPC：MPC是一种新的MPC技术，它可以实时地调整MPC的模型和优化问题，从而提高MPC的性能3.鲁棒MPC：鲁棒MPC是一种新的MPC技术，它可以处理模型误差、参数变化和外部扰动等不确定因素，从而提高MPC的鲁棒性模型预测控制应用领域基于模型基于模型预测预测的控制技的控制技术术 模型预测控制应用领域电力系统1.模型预测控制技术可以用于电力系统中的潮流控制、电压调整、发电机组出力控制等2.模型预测控制技术能够提高电力系统的稳定性和可靠性3.模型预测控制技术能够提高电力系统的经济性工业过程控制1.模型预测控制技术可以用于工业过程控制中的温度控制、压力控制、流量控制等2.模型预测控制技术能够提高工业过程控制的精度和稳定性3.模型预测控制技术能够降低工业过程控制的能耗模型预测控制应用领域交通运输系统1.模型预测控制技术可以用于交通运输系统中的交通信号控制、车辆调度等。

2.模型预测控制技术能够提高交通运输系统的通行效率3.模型预测控制技术能够降低交通运输系统的能耗和污染机器人控制1.模型预测控制技术可以用于机器人控制中的运动控制、抓取控制等2.模型预测控制技术能够提高机器人控制的精度和稳定性3.模型预测控制技术能够提高机器人控制的效率模型预测控制应用领域智能建筑控制1.模型预测控制技术可以用于智能建筑控制中的温度控制、湿度控制、照明控制等2.模型预测控制技术能够提高智能建筑控制的舒适性3.模型预测控制技术能够降低智能建筑控制的能耗环境控制1.模型预测控制技术可以用于环境控制中的温度控制、湿度控制、污染物控制等2.模型预测控制技术能够提高环境控制的质量3.模型预测控制技术能够降低环境控制的成本模型预测控制优缺点基于模型基于模型预测预测的控制技的控制技术术 模型预测控制优缺点1.能够处理系统非线性、时变和约束等复杂特性，具有较强的建模能力和控制能力2.能够对系统未来行为进行预测，并根据预测结果调整控制策略，具有较强的鲁棒性和自适应性3.能够优化控制目标和系统约束，具有较好的控制性能4.具有良好的抗扰动能力，能够抑制系统中的噪声和干扰，保证系统的稳定性和鲁棒性。

模型预测控制的缺点1.计算量大，实时性差，难以应用于快速变化的系统2.对模型的精度和鲁棒性要求高，模型的不准确或不稳定会导致控制性能下降，甚至产生不稳定3.需要大量的历史数据和先验知识来构建模型，这可能会导致模型的泛化能力和预测能力下降4.难于实现，对控制器的设计和实现提出了较高的要求模型预测控制的优点 模型预。