约束预测

资 源 简 介

约束预测

详 情 说 明

在工业过程控制中，系统的输入和输出变量通常受到物理条件、安全要求或工艺限制的约束。然而，实际场景下干扰因素或冲突的约束条件可能导致传统预测控制无法找到可行解，甚至影响全局最优性。针对这一问题，基于多面体极点分析的约束预测方法提供了一种系统化的解决框架。

该技术的核心思想是从多面体几何角度解析约束条件的可行性。通过将约束空间视为多面体，利用其极点特性判断当前优化问题是否存在可行解。若检测到不可行情况（如约束矛盾），则结合线性规划动态调整软约束优先级，例如放松次要约束或引入惩罚权重，从而在保证关键约束的前提下恢复可行性。

实际控制过程中，算法会在每一步滚动优化前执行两步关键操作：首先进行多面体极点可行性分析，识别硬约束冲突；随后对非关键约束实施在线松弛处理。这种“预测-调整”的闭环策略既避免了无解中断的风险，又通过动态权衡不同约束的重要性维持了控制性能。

以连续搅拌釜反应器（CSTR）的线性模型仿真为例，该方法在设定值跟踪、干扰抑制等场景中均展现出鲁棒性。实验表明，通过实时软约束调整，系统能够平滑过渡到可行区域，同时减少因硬约束冲突导致的控制性能退化。这种融合几何分析与在线优化的思路，为复杂工业环境下的约束预测控制提供了可扩展的理论框架和工程实践参考。