多输入多输出的模型预测控制

资 源 简 介

多输入多输出的模型预测控制

详 情 说 明

多输入多输出模型预测控制（MIMO-MPC）是针对复杂工业过程设计的先进控制策略，尤其适用于化工领域具有强耦合特性的系统。这类系统通常存在多个相互影响的控制变量和输出变量，传统PID控制难以处理变量间的交互作用。

核心思想是通过动态模型预测系统未来行为，并滚动求解最优控制序列。相比于单变量控制，MIMO-MPC的难点在于需要处理三个关键问题：首先建立准确的多元状态空间模型来表征变量间的耦合关系；其次设计能够协调多个控制目标的代价函数；最后需要开发高效的实时优化算法解决高维计算问题。

在化工系统中，该方法能有效处理精馏塔温度-压力耦合、反应器物料平衡-能量平衡协同等典型场景。通过在线滚动优化和反馈校正，即使存在原料波动或设备特性变化等干扰，仍能维持各输出变量的稳定跟踪。

当前研究热点集中在结合深度学习提升模型预测精度，以及开发分布式算法降低大规模系统的计算负担。这些改进使得MIMO-MPC在乙烯裂解、聚合反应等复杂化工过程中展现出显著优于传统方法的控制性能。