多变量模型预测控制应用研究
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摘要
预测控制算法于20世纪70年代后期，在工业实践过程中产生，20世纪80年代得以长足发展。预测控制是一种对数学模型依赖性不很强的控制算法。现在，专业人员提出了多种预测控制算法，并深入研究了它们的性能。而且，在工程上预测控制也得到了成功应用，出现了多种商品化的预测控制软件。本论文主要关于模型预测控制在活化炉温度控制系统中的应用研究。主要内容如下：
1、模型预测控制的发展背景、分类、基本思想及现状等。
2、作为模型预测控制算法之一的动态矩阵控制的原理。具体分析了本论文用到的多输入多输出动态矩阵控制算法的多步预测原理。
3、介绍了本论文所涉及系统的基本情况，包括其具体工艺流程和控制指标要求等。在此基础之上，分析系统特点，建立控制系统模型，并设计出两种控制方案——PID控制和模型预测控制(MPC)。
4、针对上述的设计思路，利用MATLAB实现该系统的算法控制仿真；并用Visual Basic实现建立了一个友好的人机界面，在本系统当中用户可以方便的进行系统设计与仿真。
5、根据实验仿真结果，比较两种控制算法的优劣，得出本论文的结论，即MPC算法优于传统的PID控制算法。
最后总结全文，并展望了MPC算法的发展方向，未来前景。
Model predictive control (MFC) was conceived in the 1970s primarily by industrial process. Its popularity steadily increased throughout the 1980s. It is a control algorithm whose dependence on mathematical model is not strong. At Present, researchers have proposed many algorithms on MFC and studied their features. Moreover, it is successfully applied in the industrial engineering and quite a few commercial models predictive control software emerged. This paper is mainly about the application study of MFC in the temperature control system of an activating furnace and its main contents are as follows:
1. The development background, classification, basic idea and status quo of MFC are given at first.
2. As one MFC algorithm, dynamic matrix control is discussed in detail. And the principals of multi-step predictive dynamic matrix control and MIMO dynamic matrix control are talked in this part.
3. Something about the control system is talked in this part; such as the technical process, control targets requirements etc. Based on this, the control system features are analyzed and the control system model is built. And two control solutions are designed, that is FID control and MFC.
4. The designing ideas are realized with Matlab and a friendly HMI is built with Visual Basic. Users can conveniently carry out control system designing and simulation by it.
5. Based on the above results of two controls, they are compared. And then the conclusion of this paper is drawn, namely, MFC control is better than traditional FID control.
At last, the paper is summered, and the future development directions are mentioned.
1、模型预测控制的发展背景、分类、基本思想及现状等。
2、作为模型预测控制算法之一的动态矩阵控制的原理。具体分析了本论文用到的多输入多输出动态矩阵控制算法的多步预测原理。
3、介绍了本论文所涉及系统的基本情况，包括其具体工艺流程和控制指标要求等。在此基础之上，分析系统特点，建立控制系统模型，并设计出两种控制方案——PID控制和模型预测控制(MPC)。
4、针对上述的设计思路，利用MATLAB实现该系统的算法控制仿真；并用Visual Basic实现建立了一个友好的人机界面，在本系统当中用户可以方便的进行系统设计与仿真。
5、根据实验仿真结果，比较两种控制算法的优劣，得出本论文的结论，即MPC算法优于传统的PID控制算法。
最后总结全文，并展望了MPC算法的发展方向，未来前景。
Model predictive control (MFC) was conceived in the 1970s primarily by industrial process. Its popularity steadily increased throughout the 1980s. It is a control algorithm whose dependence on mathematical model is not strong. At Present, researchers have proposed many algorithms on MFC and studied their features. Moreover, it is successfully applied in the industrial engineering and quite a few commercial models predictive control software emerged. This paper is mainly about the application study of MFC in the temperature control system of an activating furnace and its main contents are as follows:
1. The development background, classification, basic idea and status quo of MFC are given at first.
2. As one MFC algorithm, dynamic matrix control is discussed in detail. And the principals of multi-step predictive dynamic matrix control and MIMO dynamic matrix control are talked in this part.
3. Something about the control system is talked in this part; such as the technical process, control targets requirements etc. Based on this, the control system features are analyzed and the control system model is built. And two control solutions are designed, that is FID control and MFC.
4. The designing ideas are realized with Matlab and a friendly HMI is built with Visual Basic. Users can conveniently carry out control system designing and simulation by it.
5. Based on the above results of two controls, they are compared. And then the conclusion of this paper is drawn, namely, MFC control is better than traditional FID control.
At last, the paper is summered, and the future development directions are mentioned.
引文
[1]舒迪前，预测控制系统及其应用，机械工业出版社，1996，3
[2]王树青等，先进控制技术及应用，化学工业出版社，2001，7
[3]Nilos. Drakos, An Overview of Industrial Model Predictive Control Technology,Computer Based Learning Unit, University of Leeds.
[4]席裕庚，预测控制，国防工业出版社，1993，6
[5]王桂增，王诗宓，高等过程控制，清华大学出版社，2002，3
[6]劭惠鹤，高级过程控制技术，上海交通大学出版社，1997，9
[7]浙江大学MPC讲座，浙江大学控制科学与工程学系，HuiWang
[8]戴忠达，自动控制理论基础，清华大学出版社，1991，1
[9]吴麟，自动控制原理(下册)，清华大学出版社，1992，4
[10]金以慧、方崇智，过程控制，清华大学出版社，1993，4
[11]陶永华，尹怡欣，葛芦生，新型PID控制及应用，机械工业出版社，1998，9
[12]李国平、宋瑞玉、范文涛，数学模型与工业自动控制(第一卷——总论与模型的建立)，湖北人民出版社，1978，10
[13]赖寿宏，微型机算机控制技术，机械工业出版社，1999，5
[14]楼顺天，陈生潭，雷虎民，MATLAB5.X程序设计语言，西安电子科技大学出版社，2000，4
[15]楼顺天，于卫，基于MATLAB的系统分析与设计——控制系统，西安电子科技大学出版社，1998，9
[16]薛定宇，反馈控制系统设计与分析——MATLAB语言应用，清华大学出版社，2000，4
[17]薛定宇，控制系统计算机辅助设计——MATLAB语言应用，清华大学出版社，1996，6
[18]徐昕，李涛，伯晓晨，Matlab工具箱应用指南——控制工程篇，电子工业出版社，2000，5
[19]程卫国等，MATLAB5.3应用指南，人民邮电出版社，1999，11
[20]方智利，磷酸活化褐煤制备活性炭的研究：[硕士学位论文]．2001，2
[21]席裕庚，耿晓军，陈虹(2000)，预测控制性能研究的新进展，控制理论与应用，Vol．17，No．4
[22]邵雪飞，一类计算机新型控制策略—预测控制的改进研究及仿真设计，1999，5
[23]王晓哲等，多变量系统解耦方法综述，沈阳建筑工程学院学报，2000，4
[24]万学达，信息时代的过程工业自动化，网控科技，2002
[25]先进过程控制(APC)，中国化工在线，2002
[26]预测控制——未卜先知，中国科学院计算机网络信息中心，2002
[27]邵裕森，巴莜云，过程控制系统及仪表，机械工业出版社，1998，5
[28]Mark J. Willis & Ming T. Tham, Advanced Process Control, Chemical and process engineering
[29]Stephen Wright, Jim Rawlings, Matt Tenny, Optimization Problems in Model Predictive Control, Gabriele Pannocchia University of Wisconsin-Madison, FoCM'02, Minneapolis, August 6, 2002
[30]Dae Yyook Yang, Model Predictive Control, Dept of Chemical and Biological Engineering of Korea University, Spring 2002
[31]The Cybosoft Company, Comparison of Control Methods
[32]The Cybosoft Company, Current Control Technology
[33]Magnus (?)kerblad and Anders Hansson, Efficient Solution of Second Order Cone Program For Model Predictive Control, 15th IFAC Triennial World Congress, 2002
[34]DMCplus-Dynamic matrix control software, Aspentech Company;
[35]B. Wayne Bequett, Model Predictive Control, 2000, 9
[36]J. M. Maciejowski, Predictive Control with Constraints, 2000.10.14
[37]王骥程，祝和云，化工过程控制工程(第二版)，北京：化学工业出版社，1991
[38]黄道平，朱学峰，一种预测优化解耦补偿器的研究设计，自动化学报，Vol．26，No．2
[39]陈浩，刘忠仁，吴浚郊，模糊控制在型沙质量控制中的应用研究，自动化与仪表，1999，6
[40]徐立鸿，预测控制方法及其应用，上海，同济大学电气系
[41]睢刚，陈来九，多变量模糊预测控制及其应用研究，控制与决策，1997，1
[42]袁新宇，模型预测控制及其应用研究，硕士学位论文，2002，2
[43]张树兵，戴红，陈哲，Visual Basic6.0中文版入门与提高，北京：清华大学
出版社，1999，6
[44]张宏林，孔艳，王哲，Visual Basic6.0开发数据库，北京：人民邮电出版社，1999，11
[45]史红梅，冯丽辉，钟伟红等，基于模型的预测控制算法研究，昆明理工大学学报，2002，12
[46]王子才等，控制系统设计手册，国防工业出版社，1993，3
[47]张意颖，张文辉，张学军，活性炭研究与新产品开发现状，洁净煤技术，1999，5(3)
[48]Richalet, J.,Rault, A., Testud, J.L, & Papon, J.(1976). Algorithm control of industrial processes. Proceedings of the Fourth of IFAC symposium on identification and system parameter estimation
[49]Culter, C. R,. & Ramaker, B. L. (1980). Dynamic matrix control-a computer algorithm. Proceedings Joint Automatic Control Conference, San Francisco, CA.
[50]活性炭的应用，国营新华化工厂研究所，1980，3
[51]范艳青，昆明理工大学硕士学位论文，2003，2
[52]金以慧，生产过程的先进控制，化工自动化及仪表，1997，24(4)
[53]金晓明，王树青，荣冈，模型预测控制及其工业应用，化工自动化及仪表，1999，26(5)
[2]王树青等，先进控制技术及应用，化学工业出版社，2001，7
[3]Nilos. Drakos, An Overview of Industrial Model Predictive Control Technology,Computer Based Learning Unit, University of Leeds.
[4]席裕庚，预测控制，国防工业出版社，1993，6
[5]王桂增，王诗宓，高等过程控制，清华大学出版社，2002，3
[6]劭惠鹤，高级过程控制技术，上海交通大学出版社，1997，9
[7]浙江大学MPC讲座，浙江大学控制科学与工程学系，HuiWang
[8]戴忠达，自动控制理论基础，清华大学出版社，1991，1
[9]吴麟，自动控制原理(下册)，清华大学出版社，1992，4
[10]金以慧、方崇智，过程控制，清华大学出版社，1993，4
[11]陶永华，尹怡欣，葛芦生，新型PID控制及应用，机械工业出版社，1998，9
[12]李国平、宋瑞玉、范文涛，数学模型与工业自动控制(第一卷——总论与模型的建立)，湖北人民出版社，1978，10
[13]赖寿宏，微型机算机控制技术，机械工业出版社，1999，5
[14]楼顺天，陈生潭，雷虎民，MATLAB5.X程序设计语言，西安电子科技大学出版社，2000，4
[15]楼顺天，于卫，基于MATLAB的系统分析与设计——控制系统，西安电子科技大学出版社，1998，9
[16]薛定宇，反馈控制系统设计与分析——MATLAB语言应用，清华大学出版社，2000，4
[17]薛定宇，控制系统计算机辅助设计——MATLAB语言应用，清华大学出版社，1996，6
[18]徐昕，李涛，伯晓晨，Matlab工具箱应用指南——控制工程篇，电子工业出版社，2000，5
[19]程卫国等，MATLAB5.3应用指南，人民邮电出版社，1999，11
[20]方智利，磷酸活化褐煤制备活性炭的研究：[硕士学位论文]．2001，2
[21]席裕庚，耿晓军，陈虹(2000)，预测控制性能研究的新进展，控制理论与应用，Vol．17，No．4
[22]邵雪飞，一类计算机新型控制策略—预测控制的改进研究及仿真设计，1999，5
[23]王晓哲等，多变量系统解耦方法综述，沈阳建筑工程学院学报，2000，4
[24]万学达，信息时代的过程工业自动化，网控科技，2002
[25]先进过程控制(APC)，中国化工在线，2002
[26]预测控制——未卜先知，中国科学院计算机网络信息中心，2002
[27]邵裕森，巴莜云，过程控制系统及仪表，机械工业出版社，1998，5
[28]Mark J. Willis & Ming T. Tham, Advanced Process Control, Chemical and process engineering
[29]Stephen Wright, Jim Rawlings, Matt Tenny, Optimization Problems in Model Predictive Control, Gabriele Pannocchia University of Wisconsin-Madison, FoCM'02, Minneapolis, August 6, 2002
[30]Dae Yyook Yang, Model Predictive Control, Dept of Chemical and Biological Engineering of Korea University, Spring 2002
[31]The Cybosoft Company, Comparison of Control Methods
[32]The Cybosoft Company, Current Control Technology
[33]Magnus (?)kerblad and Anders Hansson, Efficient Solution of Second Order Cone Program For Model Predictive Control, 15th IFAC Triennial World Congress, 2002
[34]DMCplus-Dynamic matrix control software, Aspentech Company;
[35]B. Wayne Bequett, Model Predictive Control, 2000, 9
[36]J. M. Maciejowski, Predictive Control with Constraints, 2000.10.14
[37]王骥程，祝和云，化工过程控制工程(第二版)，北京：化学工业出版社，1991
[38]黄道平，朱学峰，一种预测优化解耦补偿器的研究设计，自动化学报，Vol．26，No．2
[39]陈浩，刘忠仁，吴浚郊，模糊控制在型沙质量控制中的应用研究，自动化与仪表，1999，6
[40]徐立鸿，预测控制方法及其应用，上海，同济大学电气系
[41]睢刚，陈来九，多变量模糊预测控制及其应用研究，控制与决策，1997，1
[42]袁新宇，模型预测控制及其应用研究，硕士学位论文，2002，2
[43]张树兵，戴红，陈哲，Visual Basic6.0中文版入门与提高，北京：清华大学
出版社，1999，6
[44]张宏林，孔艳，王哲，Visual Basic6.0开发数据库，北京：人民邮电出版社，1999，11
[45]史红梅，冯丽辉，钟伟红等，基于模型的预测控制算法研究，昆明理工大学学报，2002，12
[46]王子才等，控制系统设计手册，国防工业出版社，1993，3
[47]张意颖，张文辉，张学军，活性炭研究与新产品开发现状，洁净煤技术，1999，5(3)
[48]Richalet, J.,Rault, A., Testud, J.L, & Papon, J.(1976). Algorithm control of industrial processes. Proceedings of the Fourth of IFAC symposium on identification and system parameter estimation
[49]Culter, C. R,. & Ramaker, B. L. (1980). Dynamic matrix control-a computer algorithm. Proceedings Joint Automatic Control Conference, San Francisco, CA.
[50]活性炭的应用，国营新华化工厂研究所，1980，3
[51]范艳青，昆明理工大学硕士学位论文，2003，2
[52]金以慧，生产过程的先进控制，化工自动化及仪表，1997，24(4)
[53]金晓明，王树青，荣冈，模型预测控制及其工业应用，化工自动化及仪表，1999，26(5)