基于受控自回归积分滑动平均 (CARIMA)模型控对象的预测控制程序

资 源 简 介

基于受控自回归积分滑动平均 (CARIMA)模型控对象的预测控制程序

详 情 说 明

CARIMA模型是一种广泛应用于工业控制系统中的预测控制方法，它结合了自回归积分滑动平均（ARIMA）模型的思想，并通过引入受控变量来增强系统的动态特性描述能力。这种模型特别适用于具有非平稳特性的过程控制对象，能够有效处理系统中的噪声和干扰。

在预测控制程序中，CARIMA模型主要用于对未来输出进行预测，并基于预测结果优化控制策略。其核心思想是通过历史数据建立系统动态模型，并结合优化算法调整控制输入，使得系统输出能够尽可能接近期望轨迹。CARIMA模型的优势在于它能够处理具有积分特性的系统，例如温度、液位等工业过程控制问题。

具体实现时，该模型会考虑过去的输入输出数据，并利用差分方程来消除数据的非平稳性。同时，通过引入滑动平均项，可以有效抑制测量噪声的影响，提高预测的准确性。在预测控制框架下，优化算法通常采用滚动时域策略，即每一步都基于当前状态和预测模型优化未来若干步的控制动作，但仅执行第一步的控制输入。

CARIMA模型在化工、电力、制造业等领域得到广泛应用，尤其是在对控制精度要求较高的场景。它可以与其他先进控制策略（如模型预测控制MPC）结合，进一步提升系统的鲁棒性和适应能力。