2.预测控制要素及工作流程
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ym (k) = a1y(k-1)+ a2y(k-2)+ b1u(k-1)
ym(k+1/k) = a1y(k)+ a2y(k-1)+ b1u(k)
ym(k+2/k) = a1ym(k+1/k)+ a2y(k)+ b1u(k+1)
= a1ym(k+1/k)+ a2y(k)+ b1u(k)(如果只基于当前做预测)
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ym(k+P/k)= a1ym(k+P-1/k)+ a2ym(k+P-2/k)+ b1u(k+P-1/k)预测控制三要素：模型预测、滚动优化、反馈校正
预测控制四要素：参考轨迹、模型预测、滚动优化、反馈校正
在MPC中，通过在给定域内求解一离散时间优化控制问题，产生一最优开环控制序列，该序列的第一项被执行。下一个采样周期，基于新的测量值重新求解优化控制问题。(国家发展阶段性五年规划、大公司的秘书为领导的日程安排)系统： y (k) = a1y(k-1)+ a2y(k-2)+ b1u(k-1)+XXXXX(k)预测
模型：非线性系统：y(k)= f[Y(k-1), U(k-d)]+XXXXX(k)2 预测控制要素及工作流程预测模型：y(k+j/k)= f[Y(k+j-1/k), U(k-d+j)]图2.1 预测控制的时序图s.t. 在k时刻，模型预测控制器采样得到系统状态x(k)，并求解如式(2.1)优化问题，得到控制作用： (2.1)其中： 在上述计算中，性能指标为预测行为和期望未来行为的偏差值，该值越小性能越好。分别表示基于k时刻的信息得到的k+i时刻状态预测
和控制输入预测。预测是基于系统模型：系统的物理限制以及为保证系统稳定性或鲁棒性加入的其它限制。通过优化求解得到一开环控制序列，该序列的第一个值作用到系统，即的。约束包括然后，控制器滚动到下一控制周期，重复上述优化过程。
以上是针对一般线性和非线性系统的，对于系统模型为线性的情形，通常又取为如下二次型性能指标的形式： (2.2)式中： P——最大预测时域长度;
P1——最小预测时域长度，一般取P1=1;
M——控制时域长度;——输出预测误差及控制增量加权系数，一般取为常某某; 同样，通过优化求解得到一开环控制增量序列，该序列的第一个值作用到系统，即：然后，控制器滚动到下一控制周期，重复上述优化过程。 一般MPC算法包含预测模型、滚动优化和反馈校正三个基本特征。MPC是基于模型的控制，需要一个描述对象动态行为的基础模型。预测模型应具有预测的功能，即能够根据系统的历史信息和选定的未来输入，预测其未来输出值。在这里，预测模型只有功能上的要求，而没有结构形式上的限制，这一新思想、新方法突破了传统数学模型思想的约束，为建立高精度的信息模型铺平了道路。
内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。 制参数选择的选择：的选择： 参考轨迹有助于减小过量的控制。在兼顾系统快速性的前提下，把柔化因子a取得大些（即取较大的惯性时间常数Tr）可以增强闭环系统的鲁棒性。(1) 算法选择
(2) 模型获取
(3) 开环特性测试
(4) 预测控制设计
(5) 参数调试2.6 预测控制工作流程了解系统基本特性(4.1) 参考轨迹设计
(4.2) 基于模型预测
(4.3) 滚动优化求解
(4.4) 反馈校正计算
(4.5) 控制作用实施[文章尾部最后300字内容到此结束,中间部分内容请查看底下的图片预览]请点击下方选择您需要的文档下载。
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