内模算法，史密斯预估算法，前馈补偿算法和预测算法

资 源 简 介

内模算法，史密斯预估算法，前馈补偿算法和预测算法

详 情 说 明

先进控制算法在工业过程控制中扮演着重要角色，能够显著提升系统响应速度、稳定性和抗干扰能力。本文介绍的四种算法各有特点，适用于不同的控制场景。

内模算法的核心思想是在控制器内部嵌入被控对象的数学模型。通过模型与真实对象的输出比较，动态调整控制信号以消除误差。这种算法对模型精度要求较高，但在模型匹配时能实现精确跟踪。

史密斯预估算法专门针对大滞后系统设计。传统PID控制在滞后系统中容易产生超调或振荡，而史密斯预估通过引入预估器补偿滞后环节，提前生成控制量修正信号，显著改善滞后系统的动态性能。

前馈补偿算法属于开环控制策略，主要作用于可测干扰。通过建立干扰到输出的前馈通道，在干扰影响系统前就进行抵消。常与反馈控制结合使用，形成复合控制结构。

预测算法（如模型预测控制MPC）采用滚动优化思想，基于模型预测未来多步输出，通过在线求解优化问题获得最优控制序列。其突出优势是能显式处理多变量约束问题。

仿真这些算法时需注意：模型失配会降低内模和史密斯预估的效果；前馈补偿依赖干扰测量精度；预测算法的计算复杂度随预测步长增加而升高。实际应用中常根据对象特性组合使用这些算法。