第5章数字控制器设计

1、杨廉13974840307163.COM5.1数字控制器的模拟化设计5.2计算机控制系统的离散化 设计5.3大林算法5.4动态矩阵控制算法5.5数字控制器的计算机实现第第5 5章顺序控制与数字控制技术章顺序控制与数字控制技术第第5 5章顺序控制与数字控制技术章顺序控制与数字控制技术第第5 5章顺序控制与数字控制技术章顺序控制与数字控制技术5.1 数字控制器的模拟化设计5.1.1 数字控制器的模拟化设 计步骤5.1.2 数字PID控制器5.1.3 数字PID控制器的改进5.1.4 数字PID控制器参数的 整定5.1 数字控制器的模拟化设计5.1.1 数字控制器的模拟化设计步骤5.1.1 数字控制

2、器的模拟化设计步骤 5.1.1数字控制器的模拟化设计步骤其频率特性为零阶保持器的传递函数为从式(5.1)可以看出，零阶保持器将对控制信号产生附加相移(滞后)。对于小的采样周期，可把零阶保持器近似为5.1.1 数字控制器的模拟化设计步骤其中，c是连续控制系统的剪切频率。按式(5.3)的经验法选择的采样周期相当短。因此，采用连续化设计方法，用数字控制器去近似模拟控制器，要有相当短的采样周期。三、将D(s)离散化为D(z) 将D(s)离散化为D(z)方法有很多，如双线性变换法、差分法、冲击响应不变法、零阶保持法和零极点匹配法等。四、设计由计算机实现的控制方法 将D(z)表示成差分方程的形式，编制程序

3、，由计算机实现数字调节规律。五、校验 设计好的数字控制器能否达到系统设计指标，必须进行检验。可以采用数学分析方法，在z域内分析、检验系统性能指标；也可采用仿真技术，即利用计算机来检验系统的指标是否满足设计要求。如果不满足，就要重新设计。 5.1.1 数字控制器的模拟化设计步骤) 15 . 0(10)(sssG1528)(sssG 第二步：D(s)离散为D(z)采用双线性变换法，将D(s)离散为D(z)。第三步：检验系统的性能指标(1)求G(z) (2)检验Kv， 由此可知Kv满足静态指标要求。5.1.1 数字控制器的模拟化设计步骤从图5.2曲线看，=1020，ts=0.51 s，模拟控制系统满

4、足性能指标要求。从图5.3曲线看，=1020，ts=0.651s，计算机控制系统满足性能指标要求。很明显，计算机控制系统与模拟控制系统的性能符合得很好。动态和静态设计指标均达到要求，设计任务完成。第四步：数字控制器的实现将上式取z反变换，其差分方程为按照上式编制程序并由计算机运行，即可实现数字控制规律。5.1.2 数字PID控制器tDpdttdeTdtteTtektu01)()(1)()(因此其传递函数为 )11 ()()()(1TDssTksEsUsGp出u (t)的关系为其中kp为比例系数； Ti为积分时间常数； TD为微分时间常数 5.1.2 数字PID控制器5.1.2数字PID控制器5

5、.1.2 数字PID控制器 式中，P(t)为调节器输出信号；e(t)为调节器的偏差信号，它等于测量值与 给定值之差；Kp为调节器的比例系数；Ti为调节器的积分时问；TD为调节 器的微分时间。 由于计算机控制是一种采样控制，它只能根据采样时刻的偏差值来计算控 制量。因此，在计算机控制系统中，必须首先对式(5.4)进行离散化处 理，用数字形式的差分方程代替连续系统的微分方程。 1、数字PID位置型控制算法为了用数字形式的差分方程代替连续系统的微 分方程，便于计算机实现， 为此将积分式和微分项近 似用求和及增量式表示，即 将式(5.5)和式(5.6)代入式(5.4)，则可得到离散的PID表达式，即

6、式中，t=为采样周期，必须使T足够小，才能保证系统有一定的精度；e(k)为第k次采样时的偏差值；e(k-1)为第k-1次采样时的偏差值；k为采样序号，k=0，1，2，；P(k)为第k次采样时调节器的输出。5.1.2 数字PID控制器kjje0)(用式(5.7)减去式(5.8)可得式中，K1=Kp*T/T1为积分系数；KD=Kp*TD/T为微分系数。 由式(5.9)可知，要计算第k次输出值P(k)，只需知道P(k-1)，e(k)，P(k-1), e(k-2)即可，比用式(5.8)计算要简单得多。5.1.2 数字PID控制器式中，KP、KI，同式(5.9)。 式(5.10)表示第k次输出的增量P(

7、k)，等于第k次与第k-1次调节器输出差值，即在第k-1次的基础上增加(或减少)的量，所以式(5.10)叫做增量型PID控制算式。3、数字、数字PID控制算法实现控制算法实现方式比较方式比较 用计算机实现位置式和增量式控制算式的原理方框图，如图5.4所示。5.1.2 数字PID控制器增量控制因其特有的优点已得到了广泛的应增量控制因其特有的优点已得到了广泛的应用。用。 但是，这种控制也有以下不足之处。但是，这种控制也有以下不足之处。积分截断效应大，有静态误差。溢出的影响大。因此，应该根据被控对象的实际情况加以选择。一般认为，在以晶闸管或伺服电机作为执行器件，或对控制精度要求高的系统 中，应当采用

8、位置型算法，而在以步进电 机或多圈电位器做执行器件的系统中，则应采 用增量式算法。实现增量式控制算法的程序框 图如图5.5所示.5.1.3 数字PID控制器的改进式中，KL为逻辑系数， 式中，E0为预先设置的阈值。 可见，当偏差绝对值大于E0 时，积分不起作用；当偏差较 小时，才引入积分作用，使调 节性能得到改善，如图5.6所 示。5.1.3 数字PID控制器的改进制有放大噪声信号的缺点，因此对具有高频干扰的生产过程，微分作用过于敏感，控制系统很容 易产生振荡，反而导致了系统控制性能降低。例如当被控量突然变化时，偏差的变化率很大，三、不完全微分数字三、不完全微分数字PID控制算法控制算法 微分

9、控制反映的是误差信号的变化率，是一种 有“预见”的控制，因而它与比例或比例积分组 合起来控制能改善系统的动态特性。但微分控 因而微分输出很大，由于计算机对每个控制回 路输出时间是短暂的，执行机构因惯性或动作 范围的限制，其动作位置未达到控制量的要求 值，因而限制了微分正常的校正作用，使输出 产生失真，即所谓的微分失控(饱和)。这种 情况的实质是丢失了控制信息，其后果是降低 了控制品质。为了克服这一缺点，采用不完全 微分PID控制器可以抑制高频干扰，系统控制 性能则明显改善。 不完全微分结构如图5.8所 示。5.1.3 数字PID控制器的改进四、微分先行四、微分先行PID控制算法控制算法 微分先

10、行PID控制结构如图5.10所示。它的特点是只对输出量y(t)进行微分，而对给定值r(t) 不作微分。这样，在改变给定值时，对系统的输出影响是比较缓和的。这种对输出量先行微分的控制算法特别适用于给定值频繁变化的场合，可以避免因给定值升降时所引起的超调量过大、阀门动作过分振荡，明显地改善了系统的动态特性。由图510可得微分先行的增量控制算式为对于完全微分结构的微分传涕函数为两者作用比较如图5.9所示 以上介绍了几种自动控制系统中常用的数字PID控制算法的改进方法。需要指出的是，限于篇幅，还有很多改进的数字PID控制算法没有介绍，如遇限削弱积分PID算法、带滤波器的PID算法、变速积分PID控制算

11、法及基于前馈补偿的PID算法等。在实际应用中可根据不同的场合灵活地选用这些改进的数字PID控制算法。5.1.4 数字PID控制器参数的整定T。表5.1列出了几种常见的对象及选择采样周期的经验数据。5.1.4 数字PID控制器参数的整定5.1.4 数字PID控制器参数的整定 实际应用中并不需要计算出两个误差平方积分，控制度仅表示控制效果的物理概念。 例如，当控制度为1.05时，数字调节器的效果和模拟调节器相同，当控制度为2时，数 字控制较模拟控制的质量差一倍。 选择控制度后，按表5.2求得T、Kp、Ti、Td值。 参数的整定只给出一个参考值， 需再经过实际调整，直到获得 满意的控制效果为止。5.

12、1.4 数字PID控制器参数的整定5.1.4 数字PID控制器参数的整定5.1.4 数字PID控制器参数的整定 根据Ziegler-Nichle条件，如令T=0.1TK，T1=0.5TK，TD=0.125TK(式中，TK为纯比例 作用下的临界振荡周期)，则 这样，整个问题便简化为只要整定一个参数Kp。改变Kp，观察控制效果，直 到满意为 止。该法为实现简易的自整定控制带来方便。 4、变参数寻优法、变参数寻优法 在工业生产过程中，若用一组固定的参数来满足各种负荷或干扰时的控制性能的要求是很困难的，因此，必须设置多组PID参数。当工况发生变化时，能及时调整PID参数，使过程控制性能最佳。目前常用的

13、参数调整方法有以下几种： 1)对某些控制回路根据负荷不同，采用几组不同的PID参数，以提高控制质量； 2)时序控制，按照一定的时间顺序采用不同的给定值和PID参数； 3)人工模型，把现场操作人员的操作方法及操作经验编制成程序，由计算机自动改变参数； 4)自寻最优，编制自动寻优程序，当工况变化时，计算机自动寻找合适的参数，使系统保持最佳的状态。5.2 计算机控制系统的离散化设计5.2.1 数字控制器的离散 化设计步骤5.2.2 最少拍控制器设计5.2.3 最少拍无波纹控制 器设计5.2 计算机控制系统的离散化设计 前面介绍了计算机控制系统的模拟化设计方法。这种方法是以连续控制系 统设计为基础，然

14、后离散化控制器，变为能在数字计算机上实现的算法， 进而构成计算机控制系统。这种设计方法的缺点是，系统的动态性能与采 样频率的选择关系很大，若采样频率选得太低，则离散后失真较大，整个 系统的性能显著降低，甚至不能达到要求。在这种情况下应采用离散化设 计方法。 数字控制器的离散化设计思想：已知被控对象的Z传递函数G(Z) ，根据所 要求的性能指标，设计数字控制器。它适用于技术采样周期长的或控制复 杂的系统，直接使用采样控制理论设计数字控制器。其控制规律和算法更 具有一般意义。 离散化设计法是在z平面上设计的方法，对象可以用离散模型表示。或者用 离散化模型的连续对象，以采样理论为基础，以z变换为工具

15、，在z域中直 接设计出数字控制器D(z)。这种设计法也称直接设计法或z域设计法。 由于直接设计法无须离散化，也就避免了离散化误差。又因为它是在采样 频率给定的前提下进行设计的，可以保证系统性能在此采样频率下达到品 质指标要求，所以采样频率不必选得太高。因此，离散化设计法比模拟设 计法更具有一般意义。5.2.1 数字控制器的离散化设计步骤广义对象的脉冲传递函数为误差脉冲传递函数可得到对应图5.13的闭环脉冲传递函数 当G(s)已知，并根据控制系统性能指标要求构造出Gc(z)，则可由(5.17)和式(5.19)求 得D(z)。由此可得出数字控制器的离散化设计步骤如下： 1、由H0(s)和G(s)求

16、取广义对象的脉冲传递函数HG(z)； 2、根据控制系统的性能指标及实现的约束条件构造闭环脉冲传递函数Gc(z)； 3、根据式(5.19)确定数字控制器的脉冲传递函数D(z)； 4、由D(z)确定控制算法并编制程序。5.2.2 最少拍控制器设计可知，要实现无静差、最小拍，E(z)应在最短时间内趋近于零，即E(z)应为有限项多项式。因此，在输入R(z)一定的情况下，必须对Gc(z)提出要求。5.2.2 最少拍控制器设计很明显，要使稳态误差为零，Ge(z)中必须含有(1一z-1)因子，且其幂次不能低于m，即 式中，Mm，F(z)是关于z-1的有限多项式。为了实现最少拍，要求Ge(z)中 关于z-1的

17、幂次尽可能低。令M=m，F(z)=1，则所得Ge(z)既可满足准确 性，又可快速性要求，这样就有5.2.2 最少拍控制器设计e(0)=1，e(T)=e(2T)= 0，这说明开始一个采样点上有偏差，一个采样周期后，系统在采样点上不再有偏差，这时过渡过程为一拍。2)单位速度输入时单位速度输入时 e(0)=0，e(T)=T，e(2T)=e(3T)= =0，这说明经过两拍后，偏差 采样值达到并保持为零，过渡过程为两拍。 3)单位加速度输入单位加速度输入 e(0)=0，e(T)=T，e(2T)=T2/2，e(3T)=e(4T) = =0，这说明经 过三拍后，输出序列不会再有偏差，过渡过程为三拍。 5.2

18、.2 最少拍控制器设计)5 . 0(2)(sssG其输出响应曲线如下图所示。从下图所示中，当系统为单位速度输人时，经过两拍以后，输出量完全等于输入采样值，即y(kT)=r(kT)。但在各采样点之间还存在着一定的误差，即存在着一定的波纹。5.2.2 最少拍控制器设计 由上述分析可知，按照某种典型输入设计的最小拍系统，当输入函数改变时， 输出响应不理想，说明最小拍系统对输人信号的变化适应性较差。 5.2.2 最少拍控制器设计 可以看出，D(z)和HG(z)总是成对出现的，但却不允许它们的零点、极点互相 对消。这是因为，简单地利用D(z)的零点去对消HG(z)的不稳定极点，虽然从 理论上可以得到一个

19、稳定的闭环系统，但这种稳定是建立在零极点完全对消的 基础上的。当系统的参数产生漂移，或辨识的参数有误差时，这种零极点对消 不可能准确实现，从而将引起闭环系统不稳定。上述分析说明，在单位圆上或 圆外上D(z)和HG(2)不能对消零极点，但并不意味含有这种现象的系统不能补 偿成稳定的系统，只是在选择G(z)时必须加一个约束条件，这个约束条件称为 稳定条件。 2、准确性：控制系统对典型输入必须无稳态误差。仅在采样点上无稳态误差 称最少拍有波纹系统；在采样点和采样点之间都无稳态误差的系统称最少拍 无波纹系统。 3、快速性：过渡过程应尽快结束，即调整时间是有限的，拍数是最少的。5.2.2 最少拍控制器设

20、计5.2.2 最少拍控制器设计) 1(10)(sssG 解：首先求取广义对象的脉冲 传递函数5.2.3 最少无波纹拍控制器设计)(zGe5.2.3 最少无波纹拍控制器设计 即一拍进行跟踪，无稳态误差。控制量输出为 可见，控制量在一拍后并未进入稳态，而是在不停地波动，从而使连续部分的 输出在多样点之间存在波纹(见图5.15)。 最少拍有波纹设计可以使得在有限拍后采样点上的偏差为零，但数字调节器的 输出并不一定达到稳定值，而是上下波动的。这个波动的控制量作用在保持器 的输入端，保持器的输出也必然波动，于是系统的输出也出现了波纹。 控制量波动的原因是，由于其z变换 U(z)含有左半单位圆的极点，根据

21、z平 面上的极点分布与瞬态响应的关系， 左半单位圆内极点虽然是稳定的，但 对应的时域响应是振荡的。而U(z)的这 种极点是由HG(z)的相应零点引起的。5.2.3 最少无波纹拍控制器设计 根据式(5.27)可以证明，只要D(z)Gc(z)是关于z-1的有限多项式，那 么，在确定的典型输人作用下经过有限拍以后，U(z)达到相对稳定，从而 保证系统输出无波纹。 由上面的式子可知，HG(z)的极点不会影响D(z)Ge(z)成为z-1的有限多项式， 而HG(z)的零点可能使D(z)Ge(z)成为z-1的无穷项多项式。因此，如让Gc(z)中 包含HG(z)的全部零点，则可确保D(z)Ge(z)是关于z-

22、1的有限多项式。因此， 使Gc(z)包含HG(z)圆内的零点，就是消除波纹的附加条件，也是有波纹和无 波纹设计的唯一区别。 确定最少拍(有限拍)无波纹Gc(z)的方法如下： 1、先按有波纹设计方法确定Gc(z)； 2、再按无波纹附加条件确定Gc(z)。5.2.3 最少无波纹拍控制器设计 由此可知，从第二拍起，u(k)恒为零，因此输出量稳定在稳态值，而不会有波 纹了。无波纹比有波纹设计的调节时间延长了一拍，也就是说无波纹是靠牺牲 时间来换取的，如图5.16所示。 有限拍无波纹设计能消除系统采 样点之间的波纹，而且，还在一 定程度上减少了控制能量，降低 了对参数的灵敏度。但它仍然是 针对某一特定输

23、入设计的，对其 他输人的适应性仍然不好。 5.3 大林算法5.3.1 大林算法的基本形 式5.3.2 振铃现象及其消除 方法 5.3 大林算法01012( );1,21( );1,2(1)(1)ssKeG sNTNTsKeG sNT NTsT s 式中：T1,T2为被控对象的时间常数；为被控对象的纯滞后时间常数，为简 单起见，令=NT，即整数倍；T为采样周期。5.3.1 大林算法的基本形式 式中，K为放大系数；T1和T2是对象的时间常数；为被控对象的纯滞后时间，一般假定它们是采样周期T的整 数倍。一、大林算法设计目标 大林算法的设计目标是：设计合适的数字控制器D(z)，使整个计算机控制系统等效

24、的闭环传递函数期望为一个 纯滞后环节和一阶惯性环节相串联，并期望闭环系统的纯滞后时间等于被控对象的纯滞后时间，即闭环传递函 数为式中，T为要求的等效惯性时间常数，为对象的纯滞后时间常数，其与采样周期T有整数倍关系，即 =nT (n=1，2，3，) (5.31) 对Gc(s)用零阶保持器法离散化，可得系统的闭环z传递函数将式(5.31)代人式(5.32)并进行z变换得由图5.13可知广义对象的z传递函数为由图5.13、式(5.33)及式(5.34)可推导出大林算法的数字控制器 若已知被控对象的z传递函数HG(z)，就可以利用式(5.35)求出数字控制器的z传递函数的D(z)。5.3.1 大林算法

25、的基本形式三、带纯滞后二阶惯性对象的大林算法5.3.2 振铃现象及其消除方法 第2次反射：2.75V反射电压回到A点，阻抗由 50欧姆变为10欧姆，发生负反射，A点反射电 压为-1.83V，该电压到达B点，再次发生反 射，反射电压-1.83V。此时B点测量电压为5.5- 1.83-1.83=1.84V。 第3次反射：从B点反射回的-1.83V电压到达A 点，再次发生负反射，反射电压为1.22V。该 电压到达B再次发生正反射，反射电压1.22V。 此时B测量电压为1.84+1.22+1.22 =4.28V。 第4次反射： ；第5次反射： ；如此循环，反射电压在A点和B点之间来回反弹，而引起B点

26、电压不稳定。观察B点电压：5.5V-1.84V-4.28V-，可见B点电压会有上下波动，这就是信 号振铃。 5.3.2 振铃现象及其消除方法5.3.2 振铃现象及其消除方法 式中，Q(z)=(1+b1z-1+ b2z-2+)(1+ a1z-1+a 2z-2)，A为常数b1z-1-表 示延迟。 从式(5.43)看出，数字控制器的单位阶跃响应输出序列幅度的变化仅与Q(z) 有关，因为A z-L只是将输出序列延时和比例放大或缩小。因此，只需分析单 位阶跃作用下Q(z)的输出序列即可。5.3.2 振铃现象及其消除方法111)(zzD421111111)(zzzzzU101)()0(TUURA15 .

27、011)(zzD32111625. 075. 05 . 01115 . 011)(zzzzzzU5 . 05 . 01)()0(TUURA)2 . 01)(5 . 01 (1)(11zzzD321111803. 0089.7 . 0111)2 . 01)(5 . 01 (1)(zzzzzzzU3 . 07 . 01)()0(TUURA)2 . 01)(5 . 01 (1)(11zzzD321111137. 005.2 . 0111)2 . 01)(5 . 01 (5 . 01)(zzzzzzzzU8 . 02 . 01)()0(TUURA5.3.2 振铃现象及其消除方法 式中，T1为被控对象时

28、间常数；T为闭环传递函数的时间常数。 如果TT1则RA0，无振铃现象；如果T0，则有振铃现象。 D(z)可进一步化为在z=1处的极点不产生振铃现象，可能引起振铃现象的是因子)(1 (1 21nTTzzze分析该极点因子可见： 5.3.2 振铃现象及其消除方法)1 (TTez2321jz1z12ccz 1lim120ccT2112TTTTTTeeeccRA5.3.2 振铃现象及其消除方法5.3.2 振铃现象及其消除方法134. 3)(sesGs111116065. 013935. 01)1 ()(zzzezezsGTTTTc127413. 01)733. 01 (1439. 0)(zzsHG)3

29、935. 01)(1)(733. 01 ()7413. 01 (6365. 2)(1)()()(1111zzzzzGzHGzGzDcc432111114093. 1607. 0809. 13438. 0635. 2)733. 01)(1)(6065. 01 ()7413. 01 (6365. 2)()()()(zzzzzzzzzRzHGzGzuc5.3.2 振铃现象及其消除方法)3935. 01)(1 ()7413. 01 (5208. 1)(111zzzzD432111642. 1235. 14445. 13158. 15208. 1)1 (1)()(zzzzzzDzU32111644.06

30、64. 16065. 01)733. 01 (2271. 0)(zzzzzGc5.4 动态矩阵控制算法5.4.1 预测模型5.4.2 最优控制5.4.3 反馈校正5.4 动态矩阵控制算法 前面所介绍的数字控制器的设计方法，大都涉及到被控对象的数学模型，而且模型的准确程度 直接影响到控制的效果。然而对于复杂的工业过程，要建立它的准确模型十分困难。这是因为 工业生产过程中往往有许多不确定的扰动，不仅会带来测量噪声，而且还会使模型漂移。 预测控制的产生，并不是理论发展的需要，而首先是工业实践向控制提出的挑战。众所周知， 上世纪60年代初形成的现代控制理论在航空、航天等领域取得了辉煌的成果。利用状态空

31、间法 去分析和设计系统，提高了人们对被控对象的洞察能力，提供了在更高层次上设计控制系统的 手段。特别是立足于最优性能指标的设计理论和方法已趋成熟，这对于在工业过程中追求更高 控制质量和经济效益的控制工程师来说，无疑有着极大的吸引力。然而人们不久就发现，在完 美的理论与控制之间还存在着巨大的鸿沟。主要表现在以下几个方面: 1.现代控制理论的基点是对象精确的数学模型，而在工业过程中所涉及的对象往往是多输入、 多输出的高维复杂系统，其数学模型很难精确建立，即使建立了模型，从工程应用的角度来 说，往往需要简化，从而很难保证对象精确的模型。 2.工业对象的结构、参数和环境都有很大的不确定性。由于这些不确

32、定性的存在，按照理想模 型得到的最优控制在实际上往往不能保证最优，有时甚至引起控制品质的严重下降。在工业环 境中人们更关注的是控制系统在不确定性影响下保持良好性能的能力，即所谓鲁棒性，而不能 只是追求理想的最优性。 3.工业控制中必须考虑到控制手段的经济性，对工业计算机的要求不能太高.因此控制算法必须 简易以满足实时性的要求.而现代控制理论的许多算法往往过于复杂，难以用低性能的计算机实 现。 这些来自实际的原因，阻碍了现代控制理论在复杂工业过程中的有效应用。也向控制理论提出 了新的挑战。 为了克服理论与实际应用之间的不协调，上世纪70年代以来.除了加强对系统辨识、模型简化、 自适应控制、鲁棒控

33、制等的研究外.人们开始打破传统方法的约束，试图面对工业过程的特点， 寻找各种对模型要求低，控制综合质量好、在线计算方便的优化控制新算法。在此期间，数字 计算机技术的飞速发展，也为新算法的产生提供了物质基础。预测控制就是在这种背景下发展 起来的一类新型计算机优化控制算法。5.4 动态矩阵控制算法 最早产生于工业过程的预测控制算法，有Rechalet.Mehra等提出的建立在脉冲响应基础上的模型预测 启发控制或模型算法控制，以及Cutler等提出的建立在阶跃响应基础上的动态矩阵控制。由于脉冲响 应、阶跃响应易于从工业现场直接获得，并不要求对模型的结构有先验知识。这类预测控制算法汲取 了现代控制理论

34、中的优化思想，但采用滚动优化的策略，计算当前控制输入取代传统最优控制，并在 优化控制中利用实测信息不断进行反馈校正，所以在一定程度上克服了不确定性的影响，增强了控制 的鲁棒性。此外，这类算法 在线计算比较容易，非常适合于工业过程控制的实际要求。 上世纪70年代后期，MAC和DMC分别在锅炉、分馏塔和石油化工装置上获得成功的应用，从而引起了 工业控制界的广泛兴趣。此后，基于对象脉冲或阶跃响应的各种预测控制算法相继出现，在石油、化 工、电力等领域的过程控制中取得了明显的经济效益。上世纪80年代初，人们在自适应控制的研究中 发现.为了克服最小方差控制的弱点，有必要汲取预测控制中的多步预测优化策略，这

35、样可以大大增强 算法的适用性与鲁棒性。因此出现了基于辨识模型并带有自校正的预测控制算法。如扩展预测自适应 控制；广义预测控制等，这类算法以长时段多步优化取代了经典最小方差控制中的一步预测控制优 化，从而可应用于时滞和非最小相位对象，并改善了控制性能和对模型失配的鲁棒性。此外Morali等 1982年研究一类新型控制结构 内模控制(Internal Model Control，简称IMC )，发现预测控制算法与 这类控制算法有着密切联系。MAC、DMC是IMC的特例，从结构的角度对预测控制作了更深入的研 究。 目前GPC都是以线性系统作为被控制对象，对于弱非线性系统。一般仍能取得较好的控制效果，

36、但对 一些强的非线性系统难于奏效。对此，非线性的广义预测控制研究开始受到重视.主要有基于 Hammerstein模型广义预测控制，基于LMOPDP模型广义预测控制，基于神经网络的非线性系统广义 预测控制，还有基于双线性模型，多模型等多种方法。 近几年来，预测控制的研究与发展己经突破前期研究的框架，摆脱了单纯的算法研究模式，它与极点 配置、自适应控制和多模型切换等众多先进控制技术相结合，成为新的一类现代预测控制策略研究领 域。随着智能控制技术的发展，预测控制将己取得的成果与模糊控制、神经网络以及遗传算法、专家 控制系统等控制策略相结合，正朝着智能预测控制方向发展。5.4 动态矩阵控制算法 我国预

37、测控制软件的发展现状 1. APC -Hiecon多变量预测控制软件包是由浙江浙大中控自动化有限公司与法国Adersa公司合作开发 的预测控制工程化软件包，适用于多变量、强辐合、大时滞的复杂生产过程的控制。使用多变量过程 的离散脉冲响应模型作为内部模型，并对控制响应进行在线预测。它是国内预测控制商业化软件的代 表。 2.上海交通大学与浙江大学开发研制的多变量约束控制软件包MCC是一个处理约束的多变量、多目 标、多控制模式和基于模型预测的最优控制器，主要由基于模型预测的多变量约束控制软件包、过程 模型辨识和参数在线校正软件包、组态软件包等。此软件包的开发和研究属于“九五”国家重点科技攻 关项目“

38、工业过程实时控制与优化商品化工程软件开发研究”中课题。 3.中国利学院自动化研究所综合自动化工程研究中心以国家九五科技攻关项目“新一代全分布式控制系 统研究与开发”中的“基于现场总线的先进控制技术”课题为基础。正在进行多变量预测控制软件包的开 发工作。 国外预测控制软件的发展现状 目前国外己经形成许多以预测控制为核心思想的先进控制软件包，主要有:美国DMC公司的DMC SetPoint公司的IDCOM-M、SMCA，H oneywell profimatics公司的RMPCT,Aspentech公司的DMCplus 法国Adersa公司的Hiecon、PFC，加拿大Treiber Contro

39、ls公司的OPC等，成功应用于石油化工中的催 化裂化、常减压、连续重整、延迟焦化、加氢裂化等许多重要装置。 美国DMC公司的DMC控制软件包其主要特征是：(1)采用线性阶跃响应模型；(2)具有完善的多变量动 态过程模型辨识软件(DMI)；(3)DMC控制软件包中的DMC控制器有预测、线性规划以及最优控制作用 和动态加权和在线整定功能。 美国 AspenTech公司结合DMC公司的多变量控制技术和Setpoint公司的SMCA技术推出了DMCplus控制 软件包，该软件包内核与DMC一样，可以处理大规模工业过程对象，提高其经济效益。它可以准确地 辨识过程模型，并控制对象到最优操作点上。从而获得最大的产量，最大的转化率以及最小的能耗。 Honeywell profimatics公司的RMPCT。它包括辨识、控制器和PC仿真器等。用于变量间祸合严重、经 济目标变化、约束较多、滞后大、非最小相位