[发明专利]基于多模型广义预测控制器的预测控制方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于多模型广义预测控制器的预测控制方法，在抑制过程扰动的同时，使预设的期望输出值跟踪所述最优设定值轨迹，并采用多个固定模型和多个自适应模型并行辨识系统的动态特性，获得系统的实际输出值和最优的输入控制量。本发明还提供了一种预测控制系统，采用DRTO双层结构，用多模型广义预测控制器代替现有的单模型广义预测控制器。本发明具有以下有益效果：更好地匹配了生产中的实际过程特征，降低系统成本消耗，提高系统经济效益；提高了系统暂态性能和系统模型参数跳变时系统的调节能力；可以有效的消除扰动对系统输出的干扰；降低由于DRTO双层结构中优化层与控制层模型不一致对经济效益的影响。

主权项

基于多模型广义预测控制器的预测控制方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，根据最大化经济效益和最小化消耗成本的目的生成经济目标函数和约束条件；根据预设的采样周期滚动执行步骤S2和S3；步骤S2，根据所述约束条件对所述经济目标函数进行动态实时优化，获得一最优设定值轨迹；步骤S3，在抑制过程扰动的同时，使预设的期望输出值跟踪所述最优设定值轨迹，并采用多个固定模型和多个自适应模型并行辨识系统的动态特性，获得系统的实际输出值和最优的输入控制量；所述步骤S3进一步包括：步骤S31，采用CARIMA模型描述受过程扰动的被控对象；步骤S32，将所述被控对象描述为多模型集；步骤S33，根据预设的性能指标函数，系统自动切换到性能指标最小的模型；该性能指标最小的模型的输出值即为系统的实际输出值；步骤S34，设置性能优化指标，将所述最优设定值轨迹代入所述性能优化指标，根据MPC算法获得最优的输入控制量。