[发明专利]基于模型简化与预报误差校正的DMC工程化方法

权利要求书

1.基于模型简化与预报误差校正的DMC工程化方法，其特征是它包括的具体步骤如下：

步骤一、测取系统的阶跃响应曲线；建立阶次为N的模型，将整个阶跃过程按时间等分为N等份，N为自然数，N的选取包括全部动态过程；

步骤二、简化步骤一获得的模型获得简化模型，具体过程为：降低该模型的阶次到n，n＜＜N；取等分后的阶跃曲线的前n段，来建立简化模型；

步骤三、简化模型的滚动优化控制；获得简化模型与实际系统误差序列{e(k)}；

步骤四、建立预报误差模型；通过误差序列{e(k)}建立起AR模型；

步骤五、判断步骤四建立的AR模型是否通过模型检验：否，则返回步骤四；是，则执行模型简化与预报误差校正综合控制；

步骤六、判断控制效果是否达到要求：否，则返回步骤二；是，则用于控制。

2.根据权利要求1所述基于模型简化与预报误差校正的DMC工程化方法，其特征在于步骤一的具体过程为：

DMC的预测控制是基于阶跃响应序列a₁，a₂，......a_N，与采样周期有关，

DMC由(1)至(3)表达式构成：Y_m(k+1)＝AΔU(k)+A₀U(k-1)      (1)

A，A₀矩阵由a₁，a₂，…，a_N构成；

Y_p(k+1)＝AΔU(k)+A₀U(k-1)+he(k)                         (2)

e(k)为实际输出与模型输出的误差，

ΔU(k+i-1)=DiT[Yr(k+1)-A0U(k-1)-he(k)]---(3)]]>

是p维行向量，由预测域P，控制域M，A阵及跟踪和控制加权阵确定，Y_r(k+1)是设定值p维列向量。