SISO model predictive control

资 源 简 介

SISO model predictive control

详 情 说 明

单输入单输出(SISO)模型预测控制是一种广泛应用于工业过程控制的高级控制算法。它通过建立系统的数学模型，基于当前状态预测未来输出行为，并优化控制输入以实现期望的控制目标。

基本实现通常包含三个核心环节：系统建模、预测计算和优化求解。首先需要建立被控对象的数学模型，通常采用传递函数或状态空间方程形式。预测环节利用该模型计算未来多个采样周期的系统输出响应。优化环节则通过最小化目标函数来确定最优控制动作，目标函数通常包含输出跟踪误差和控制量变化率的加权和。

对于具有逆响应特性的系统，输出会先朝相反方向变化然后再达到期望值。这类系统需要特殊处理，常见方法包括延长预测时域、调整目标函数权重或采用特殊约束。线性规划方法常用于处理控制量受限情况，将优化问题转化为线性约束下的目标函数最小化问题，可保证求解的全局最优性。

该算法适用于化工过程、温度控制等多种工业场合，特别是对于响应滞后大或存在反向动态的系统效果显著。实现时需要根据具体应用调整预测时域、控制时域和权重参数等关键参数。