先进控制理论及其应用
先进控制技术综述
先进控制技术综述1 引言在实际的工业控制过程中，很多系统具有高度的非线性、多变量耦合性、不确定性、信息不完全性和大滞后等特性。
对于这种系统很难获得精确的数学模型，并且常规的控制无法获得满意的控制效果。
面对这些复杂的工业控制产生了新的控制策略，即先进控制技术。
先进控制技术包括：自适应控制，预测控制，推理控制，鲁棒控制以及包括模糊控制与神经网络在内的智能控制方法。
本文详细介绍了自适应控制、预测控制以及这两种先进控制的应用领域和优缺点[1]。
2 自适应控制自适应控制的思想是对于系统中的不确定性，以及控制任务的艰巨性，对于部分未建模的动态特性、变化的被控对象和干扰信号，及时地测得它们的信息，并根据此信息按一定的设计方法，自动地做出控制决策、修改控制器结构和参数，使其控制信号能够适应对象和扰动的动态变化，在某种意义上达到控制效果最优或次优。
2．1 自适应控制介绍目前自适应控制的种类很多，从总体上可以分为三大类：自校正控制、模型参考自适应控制和其他类型的自适应控制。
自校正控制的主要问题是用递推辨识算法辨识系统参数，根据系统运行指标来确定调节器或控制器的参数。
其原理简单、容易实现，现已广泛地用在参数变化、有迟滞和时变过程特性，以及具有随机扰动的复杂系统。
自校正控制系统的一般结构图如图1所示。
自校正控制适用于离散随机控制系统[2]。
图1 自校正控制结构图模型参考自适应控制，利用可调系统的各种信息，度量或测出各种性能指标，把模型参考自适应控制与参考模型期望的性能指标相比较；用性能指标偏差通过非线性反馈的自适应机构产生自适应律来调节可调系统，以抵消可调系统因“不确定性”所造成的性能指标的偏差，最后达到使被控的可调系统获得较好的性能指标的目的。
模型参考自适应控制可以处理缓慢变化的不确定性对象的控制问题。
由于模型参考自适应控制可以不必经过系统辨识而度量性能指标，因而有可能获得快速跟踪控制。
模型参考自适应控制结构框图如图2所示，模型参考自适应控制一般用于确定性连续控制系统。
先进过程控制及其应用期末课程总结论文
先进控制技术及其应用随着工业生产过程控制系统日趋复杂化和大型化，以及对生产过程的产品质量、生产效率、安全性等的控制要求越来越严格，常规的PID控制已经很难解决这些具有多变量、强非线性、高耦合性、时变和大时滞等特性的复杂生产过程的控制问题[]。
自上世纪50年代逐渐发展起来的先进控制技术解决了常规PID控制效果不佳或无法控制的复杂工业过程的控制问题。
它的设计思想是以多变量预估为核心，采用过程模型预测未来时刻的输出，用实际对象输出与模型预测输出的差值来修正过程模型，从而把若干个控制变量控制在期望的工控点上，使系统达到最佳运行状态。
目前先进控制技术不但在理论上不断创新，在实际生产中也取得了令人瞩目的成就。
下面就软测量技术、内模控制和预测控制做简要阐述。
1.软测量技术在生产过程中，为了确保生产装置安全、高效的运行，需要对与系统的稳定及产品质量密切相关的重要过程变量进行实时控制。
然而在许多生产过程中，出于技术或经济上的原因，存在着很多无法通过传感器测量的变量，如石油产品中的组分、聚合反应中分子量和熔融指数、化学反应器反应物浓度以及结晶过程中晶体粒直径等。
在实际生产过程中，为了对这类变了进行实施监控，通常运用两种方法：1).质量指标控制方法：对与质量变量相关的其他可测的变量进行控制，以达到间接控制质量的目的，但是控制精度很难保证。
2).直接测量法：利用在线分析仪表直接测量所需要的参数并对其进行控制。
缺点是在线仪表价格昂贵，维护成本高，测量延迟大，从而使得调节品质不理想。
软测量的提出正是为了解决上述矛盾。
软测量技术的理论根源是20世纪70年代Brosilow提出的推断控制，其基本思想是采集过程中比较容易测量的辅助变量(也称二次变量)，通过构造推断器来估计并克服扰动和测量噪声对主导过程主导变量的影响。
因此，推断估计器的设计是设计整个控制系统的关键。
软测量器的设计主要包括以下几个方面：1)机理分析和辅助变量的选择。
先进控制技术
四、模糊逻辑控制方法 把模糊数学理论应用于自动控制领域， 从而产生的控制方法称为模糊控制方法。 传统控制依赖于被控系统的数学模型； 模糊逻辑控制依赖于被控系统的物理集合论
一、经典集合及其运算 二、关系与映射
模糊集合与经典集合
经典集合---描述清晰概念 模糊集合—描述不确定的概念
析取
例 设x={1,2,3}上有两个模糊子集为
A 1/1 0.8/ 2 0.6 / 3
B 0.3/1 0.5/ 2 0.7 / 3
则有
~ ~ A B( x) 1/ 1 0.8/ 2 0.7 / 3 ~ ~ A B( x ) 0.3/ 1 0.5/ 2 0.6 / 3
人的手动控制策略是通过操作者的学习、试验及长 期经验积累而形成的，它通过人的自然语言来叙述， 例如，用自定性的、不精确的及模糊的条件语句来表 达：若炉温偏高，则减少燃料：若蓄水塔水位偏低， 则加大进水流量；若燃烧废气中含氧量偏向，则减小 助燃风量等。 由于自然语言具有模糊性，所以，这种语言控制也 被称为模糊语言控制，简称模糊控制。
A B
并集 A、B两个集合的并集表示为 A B
BA
是包含论域中的全部元素的集合，记为 E 是不包含任何元素的集合，记为
A 是 B 的一个子集，记作 B A ,或 A B
是由集合的所有子集构成的集合
4. 普通集合的基本运算 并运算 交运算
补运算
A-B
B
差运算
A B {x x Aand x B}
“岁”，那么“年轻”，“年老”，都是U上的模
糊子集。规定小于25岁为年青，大于60岁为年老。
则隶属函数如下：
1 (0 u 25) “年轻”（u）＝ [1 ( u 25 ) 2 ]1 (25 u 120) 5 (60 u 120) 1 “年老”（u）＝ [1 ( u 25 ) 2 ]1 (0 u 60) 5
先进的控制理论及其应用
先进的控制理论及其应用控制理论作为工业自动化的关键技术和工程实践的重要支撑，一直是自动化学科的热点和难点。
本文将从控制理论的发展历程、主要应用领域以及前沿研究进行探讨，为读者呈现一幅现代控制理论的全貌。
一、控制理论的发展历程20世纪初期，自动控制理论主要以传统的反馈控制为主，其特点是线性、时不变和基于电气传递函数。
20世纪40年代末到50年代初期，随着计算机、数字信号处理和许多实际控制问题的发展，出现了现代控制理论。
现代控制理论在传统控制基础上采用了新的数学工具如矩阵论、状态空间分析、最优控制等，可以处理非线性、时变和多输入多输出（MIMO）系统，并且可以针对复杂问题进行解决。
此外，现代控制理论还弥补了传统控制理论的不足，例如可以处理多约束问题、较高的鲁棒性、可扩展性和实时可变控制等。
二、控制理论的主要应用领域目前，控制理论已成为现代工业制造的必然选择，被广泛应用于工业过程自动化、交通运输、生态环境、飞行器和航空飞行行业等领域。
以下将介绍控制理论在几个典型应用领域的应用。
1、工业过程自动化领域在工业生产过程中，通过自动化系统进行生产线的控制，在保证生产能力的基础上，大大提高了生产质量和效率。
现代工业生产线上的控制系统不仅可以实现直接控制，还要通过传感器，进行过程反馈，对生产环境进行监控和测量。
特别是在石化、电力、水泥等能源行业领域，控制系统更是必不可少，这些领域的独特特点和复杂性要求自动化控制系统在生产工艺技术，传感器监控以及计算和通讯等方面达到较高的水平。
2、交通运输领域控制理论在交通运输领域的应用也十分广泛。
例如，在自动驾驶汽车领域中，现代控制理论被用于驾驶员辅助系统、车辆跟随控制等。
而且，现代控制理论还能够应用于交通信号灯的控制，使其按时或按需进行开关，优化城市交通流量，以及提高交通管理效率。
3、生态环境领域生态环境保护是当今全球性的发展趋势，而现代的控制理论在此领域也有很大的应用前景。
在水质监测领域，控制理论被应用于提高水质检测的准确性和响应速度。
自动控制原理及其实例
先进控制理论及其应用院系：班级：姓名：学号：前言20世纪70年代以来，随着计算机即使的广泛应用，自动控制技术有了很大的发展，先进过程控制（advanced process control,pac）应运而生。
先进过程控制也称先进控制。
它是具有比常规控制更好的控制效果的控制策略的系统，是提高过程控制质量、解决复杂赴欧成问题的理论和技术。
先进控制理论是建立在状态空间法基础上的一种控制理论，是自动控制理论的一个主要组成部分。
在先进控制理论中，对控制系统的分析和设计主要是通过对系统的状态变量的描述来进行的，基本的方法是时间域方法。
先进控制理论比经典控制理论所能处理的控制问题要广泛得多，包括线性系统和非线性系统，定常系统和时变系统，单变量系统和多变量系统。
先进控制理论的名称是在1960年以后开始出现的，用以区别当时已经相当成熟并在后来被称为经典控制理论的那些方法。
先进控制理论是在20世纪50年代中期迅速兴起的空间技术的推动下发展起来的。
空间技术的发展迫切要求建立新的控制原理，以解决诸如把宇宙火箭和人造卫星用最少燃料或最短时间准确地发射到预定轨道一类的控制问题。
这类控制问题十分复杂，采用经典控制理论难以解决。
1958年，苏联科学家Л.С.庞特里亚金提出了名为极大值原理的综合控制系统的新方法。
在这之前,美国学者R.贝尔曼于1954年创立了动态规划,并在1956年应用于控制过程。
他们的研究成果解决了空间技术中出现的复杂控制问题，并开拓了控制理论中最优控制理论这一新的领域。
1960～1961年，美国学者R.E.卡尔曼和R.S.布什建立了卡尔曼-布什滤波理论,因而有可能有效地考虑控制问题中所存在的随机噪声的影响，把控制理论的研究范围扩大，包括了更为复杂的控制问题。
几乎在同一时期内，贝尔曼、卡尔曼等人把状态空间法系统地引入控制理论中。
状态空间法对揭示和认识控制系统的许多重要特性具有关键的作用。
其中能控性和能观测性尤为重要，成为控制理论两个最基本的概念。
华北电力大学北京校区控制与计算机学院导师简介
2、数据挖掘与信息融合
控制与计算机工程学院硕士研究生导师简介
1、自动化学术型导师介绍
20
吕跃刚
男
教授
检测技术与自动化装置
1、智能仪器与智能监控系统
2、新能源系统控制技术
21
卢钢
男
教授（客座）
检测技术与自动化装置
1、燃烧过程检测技术
2、智能仪表与状态监测
22
闫勇
男
教授
检测技术与自动化装置
1、故障诊断与容错控制
2、大机组智能优化控制
5
谭文
男
教授
控制理论与控制工程
1、先进控制理论及应用
2、复杂系统建模、仿真与控制
6
谢力
男
教授
控制理论与控制工程
1、随机系统估计和控制
2、电力系统建模和控制
7
张建华
女
教授
控制理论与控制工程
1、先进控制理论及应用
2、网络控制系统
8
田涛
男
副教授
控制理论与控制工程
女
副教授
检测技术与自动化装置
1、新能源系统控制技术
2、复杂系统建模、仿真与控制
27
高峰
男
博士
检测技术与自动化装置
1、新能源系统控制技术
2、智能仪器与智能监控系统
28
刘俊承
男
博士
检测技术与自动化装置
1、新能源系统控制技术
2、智能仪器与智能监控系统
29
邱天
男
博士
检测技术与自动化装置
1、数据挖掘与信息融合
29
王默玉
女
副教授
计算机应用技术
先进控制技术及其在典型化工过程中的应用
先进控制技术及其在典型化工过程中的应用随着科学技术的不断发展，控制技术在各个领域都得到了广泛应用。
在化工领域中，先进控制技术的应用对于提高生产效率、降低能耗、改善产品质量等方面都起到了重要作用。
本文将介绍先进控制技术的概念、发展现状，以及在典型化工过程中的应用。
一、先进控制技术的概念和发展现状先进控制技术是指利用先进的自动控制理论和技术手段，对复杂大规模系统进行优化控制的技术。
先进控制技术主要包括模型预测控制（MPC）、多变量控制（MVC）、智能控制、优化控制等。
这些技术能够充分考虑系统的非线性、时变性和大规模性，通过建立系统模型、预测系统未来的变化趋势，从而实现对系统的优化控制。
在化工领域中，先进控制技术的应用已经比较广泛。
随着计算机技术的不断进步和控制理论的不断完善，先进控制技术已经成为现代化工生产过程中不可或缺的一部分。
在许多化工生产过程中，特别是高温、高压、易燃易爆的工艺过程中，采用先进控制技术能够有效地提高生产效率、降低成本、减少事故风险，对于提高企业的竞争力和可持续发展具有重要意义。
1. 炼油过程中的模型预测控制炼油是化工行业中非常重要的一个环节，而炼油过程本身运行的复杂性和非线性使得传统的控制手段无法满足需求。
采用模型预测控制技术能够较好地解决这一难题。
模型预测控制技术通过构建系统的动态数学模型，预测未来一段时间内的系统行为，并基于这些预测进行优化控制。
在炼油过程中，利用模型预测控制技术能够实现对精细化工艺的精确控制，提高产品质量，降低能耗，增加生产效率。
2. 化工生产过程中的多变量控制在许多化工生产过程中，往往存在多个相互关联的变量，传统的PID控制往往不能满足对这些变量复杂关系的控制要求。
多变量控制技术能够同时考虑多个变量之间的相互影响，通过建立系统的数学模型，运用现代优化算法对系统进行优化控制。
在化工生产过程中，利用多变量控制技术能够实现对多个关键参数的协调控制，提高产品质量，降低原料消耗，降低排放量，达到节能减排的目的。
现代控制理论的概念、方法
THANKS FOR WATCHING和优化控制，注重系统的全局性、 最优性和鲁棒性。
现代控制理论的重要性
工业自动化
现代控制理论为工业自动化提供了理论基础和技 术支持，提高了生产效率和产品质量。
航天与航空
在航天和航空领域，现代控制理论的应用对于飞 行器的稳定性和安全性至关重要。
能源与环境
在能源和环境领域，现代控制理论有助于实现能 源的高效利用和环境的可持续发展。
VS
详细描述
线性二次型最优控制基于最优控制理论， 通过最小化系统状态和控制输入的二次型 代价函数来寻找最优的控制策略。这种方 法能够有效地优化系统的性能，提高系统 的稳定性和动态响应能力。
预测控制
总结词
预测控制是一种基于模型预测和滚动优化的 控制方法。
详细描述
预测控制通过建立系统的预测模型，对未来 的系统行为进行预测，并滚动优化控制策略 以减小预测误差。这种方法具有较好的鲁棒 性和适应性，广泛应用于工业过程控制和智 能控制等领域。
现代控制理论的历史与发展
历史
现代控制理论起源于20世纪50年代，随着计算机技术和数学理论的不断发展而 逐步完善。
发展
现代控制理论的发展涉及多个学科领域，如线性系统理论、最优控制、鲁棒控 制、自适应控制等，为复杂系统的控制提供了更广泛和深入的理论基础。
02 现代控制理论的基本概念
系统建模
总结词
系统建模是现代控制理论的基础，它通过数学模型描述系统的动态行为。
详细描述
性能指标是用来评估控制系统性能的关键因素，包括稳定性、准确性、快速性和鲁棒性 等。稳定性表示系统在受到扰动后恢复平衡的能力；准确性表示系统输出与理想输出之 间的误差大小；快速性表示系统达到稳定状态所需的时间；鲁棒性表示系统在存在不确
先进控制理论及其应用
多元控制理论 的广泛应用给企业带来 了很好 的收 益 ，比起之前 的一元质量控制有很多进步 。它不像一 元控制理论那样指标单一 ，多工序多指标的质量控制
是 多元质量控制 的最主要优 点，通过多元质量控制理
多元控 制 理论 的质量 设计 是最有 效 的改进质 量 的技 术 ，它在产品设计和工艺设计 阶段 的应用是非常广泛
陈志强等人也对 此作出 了杰出的贡献 。 目前 多元质量 控制理论 已经是质量管理学和数学统计的一个独立 分
制理论来指导设计技术，最终 目的就是让设计出来的产 品或项 目得到大家 的认可。这样企业才能存活 。
四、分析技 术的应 用
针对我 国 目前多指标切多工序 的工业系统来讲，
要对其进行质量控制必须采用动 ，保证质 量过关率 。随着社会竞争力的不断增强， 日益难 以满
足 的客户需求成为商场上生 出的关键 ，传 统的质 量控 制特性 已经没有办法满足多方位的客户需求，所 以， 针对 不同的客户群体我们在设计 中也应该遵循多元控 制技术理论来展开 。
为互不相关 的主 成分 ，将数量 众多的指标转化为较少 的互不相关 的综合指标 ，且能提供原有指标 的绝大部
分信息。 这 种方法的优点在于能将 高维 空间的问题转化到
低维空间去处理 ，将 问题变得相对简 单而 且直观，并 且不易于丢失数据信息 ，同时还简化 了系统 的统计数
字特征 。
和特点有 以下几种：
个质量特性进行统一质量管理 ，是在一元控制 图上 的 延伸和推广 ，对解决质量控制 问题有更深一步 的提高
和 认识。当然，要提醒 的是，虽然 多元控制 图是一个
非常好的质量控 制工具，但 是 目前在 工程项 目质量 管
吸气式高超声速飞行器控制
经验教训与启示
总结实际案例中的经验教训与启示，为后 续吸气式高超声速飞行器控制系统的设计 与实践提供借鉴与参考。
06
未来展望与挑战
吸气式高超声速飞行器控制技术的发展趋势
智能化控制
随着人工智能技术的进步，吸气式高超声速飞行器的控制技术将越来越智能化。先进的算 法和机器学习技术可用于实时决策和优化控制策略，提高飞行器的自主性和适应性。
导航与制导协同优化
综合考虑飞行器性能、任务需求和约束条件，对导航与制 导策略进行协同优化，实现任务成功率和效费比的最大化 。
智能导航与制导
引入人工智能、深度学习等技术，实现导航与制导系统的 自主学习、自适应和自主决策能力，提高复杂环境下的任 务执行能力。
05
吸气式高超声速飞行器的 控制系统设计与实践
终端制导
在接近目标时，通过高精度传感器对目标进行捕获和跟踪，实现精 确打击。要求传感器具有高分辨率、快速捕获和抗干扰能力。
复合制导
综合运用多种制导方式，根据不同飞行阶段和任务需求，实现优势互 补，提高制导精度和抗干扰能力。
导航与制导的集成技术
导航与制导信息融合
将不同导航系统和制导方式提供的信息进行有效融合，提 高导航与制导的整体性能。采用卡尔曼滤波、联邦滤波等 信息融合算法进行处理。
控制系统的鲁棒性问题
吸气式高超声速飞行器的控制系统需要具有很高的鲁棒性，以应对各种不确定性因素（如模型误差、外 部干扰等）。提高控制系统的鲁棒性将有助于保证飞行器的安全性和稳定性。
提高吸气式高超声速飞行器控制性能的建议和前景
加强跨学科合作
加大研发投入
建立开放合作机制
吸气式高超声速飞行器控制技术涉及 多个学科领域，包括航空航天、控制 理论、人工智能等。加强跨学科合作 ，促进不同领域专家的交流与合作， 有助于推动控制技术的创新与突破。
现代控制理论在电机中的应用
现代控制理论与电机控制刘北070301071电气工程及其自动化0703班现代控制理论在电机控制中的具体应用：自70年代异步电动机矢量变换控制方法提出，至今已获得了迅猛的发展。
这种理论的主要思想是将异步电动机模拟成直流机，通过坐标变换的方法，分别控制励磁电流分量与转矩电流分量，从而获得与直流电动机一样良好的动态调速特性。
这种控制方法现已较成熟，已经产品化，且产品质量较稳定。
因为这种方法采用了坐标变换，所以对控制器的运算速度、处理能力等性能要求较高。
近年来，围绕着矢量变换控制的缺陷，如系统结构复杂、非线性和电机参数变化影响系统性能等等问题，国内、外学者进行了大量的研究。
伴随着推进矢量控制、直接转矩控制和无传感器控制技术进一步向前发展的是人工智能控制，这是电机现代控制技术的前沿性课题，已取得阶段性的研究成果，并正在逐步实用化。
矢量控制和直接转矩控制技术的一个新的发展方向是直接驱动技术，这种零方式消除了传统机械传动链带来的一系列不良影响，极大地提高了系统的快速响应能力和运动精度。
但是，这种机械上的简化，导致了电机控制上的难度。
为此，需要电机控制技术的进一步提高和创新。
这正是电机现代控制技术有待深入研究和具有广阔开发前景的新领域。
电机的现代控制技术与先进制造装备息息相关，已在为先进制造技术的重要研究领域之一，国内很多学者和科技人员正在从事这方面的研究和开发。
一、三相感应电动机的矢量控制1、 定、转子磁动势矢量三相感应电动机是机电能量转换装置，这种的物理基础是电磁间的相互作用或者磁场能量的变化。
因此，磁场是机电能量转换的媒介，是非常重要的物理量。
为此，对各种电动机都要了解磁场在电动机空间内的分布情况。
感应电动机内磁场是由定、转子三相绕组的磁动势产生的，首先要确定电动机内磁动势的分布情况。
对定子三相绕组而言，当通以三相电流A i 、B i 、C i 时，分别产生沿着各自绕组轴线脉动的空间磁动势波，取其基波并记为A f 、B f 、C f ，显然它们都是空间矢量。
先进控制
推断控制pass1.定义：推断控制是利用数学模型由可测信息将不可测的输出变量推算出来实现反馈控制，或将不可测扰动推算出来以实现前馈控制2.推断控制系统组成：信号分离估计器推断控制器3.输出可测条件下的推断控制特点(与前馈反馈控制相比)：①不要求扰动是可测量的；②只需要建立控制通道的模型，而无需建立扰动通道的模型，而且前馈控制只对特定的扰动有效，推断控制则不然；3可调参数少。
软测量技术1.定义：把自动控制理论与生产过程知识有机结合起来，应用计算机技术，对于难于测量或暂时不能测量的重要变量（或称之为主导变量），选择另外一些容易测量的变量（或称之为辅助变量），通过构成某种数学关系来推断和估计，以软件来代替硬件（传感器）功能。
2.特点:这类方法具有响应迅速，连续给出主导变量信息，且具有投资低，维护保养简单等优点。
3.软测量结构4.软测量技术的组成部分:1.机理分析与辅助变量的选择2.数据采集与处理3.软测量模型的建立4.软测量模型的在线校正5.软测量建模方法:1.回归分析2.人工神经网络6.软测量工程设计步骤: 1.机理分析与辅助变量的选择2.数据采集与处理3.软测量模型的建立4.软测量模型在线校正模块设计5.在实际工业装置上实现软测量6.评价软测量.7.软测量以后的研究方向:1.数据处理2.神经网络建模的研究3.在线校正的研究基于模型的预测控制1.预测控制的产生背景:1.工业过程的多输入——多输出的高维复杂系统难于建立精确的数学模型，工业过程模型结构、参数和环境都有大量不确定性；2.工业过程都存在着非线性，只是程度不同而已；3.工业过程都存在着各种各样的约束，而过程的最佳操作点往往在约束的边界上等。
2.定义:预测控制不但利用当前的和过去的偏差值，而且还利用预测模型来预估过程未来的偏差值，以滚动优化确定当前的最优输入策略3.基本原理:1预测模型2.反馈校正3.滚动优化4预测控制的优良品质:1.对数学模型要求不高且模型的型式是多样化的；2.能直接处理具有纯滞后的过程；3.具有良好的跟踪性能和较强的抗干扰能力；4.对模型误差具有较强的鲁棒性。
先进控制技术的主要控制方法综述
先进控制技术的主要控制方法综述在现代工业生产中，控制技术是至关重要的一环。
先进控制技术作为一种高级的控制方法，被广泛应用于化工、电力、制造业等领域。
它通过引入先进的控制算法和技术手段，不仅可以提高系统的响应速度和稳定性，还可以降低生产成本，提高生产效率。
本文将围绕先进控制技术的主要控制方法展开综述，以便读者更全面地了解这一领域。
1. 模型预测控制（MPC）模型预测控制是一种基于数学模型的先进控制方法。
其核心思想是利用系统的数学模型对未来的发展进行预测，并基于预测结果制定控制方案。
MPC广泛应用于化工、石油、电力等行业中，通过对系统动态特性进行建模和预测，可以实现快速响应和系统稳定性的提高。
2. 自适应控制自适应控制是一种能够自动调节控制参数以适应系统变化的控制方法。
通过引入自适应算法，系统可以根据外部环境的变化实时调整控制参数，从而保持系统的稳定性和可靠性。
自适应控制在飞行器、机器人、汽车等领域有着广泛的应用，能够有效应对各种复杂的控制场景。
3. 鲁棒控制鲁棒控制是一种能够在系统参数变化或者外部扰动的情况下保持系统稳定性的控制方法。
它通过引入鲁棒性设计，可以有效克服系统参数变化和外部干扰带来的影响，保障系统的稳定运行。
鲁棒控制在航空航天、汽车、机械等领域有着重要的应用，能够大大提高系统的可靠性和稳定性。
4. 预测控制预测控制是一种基于系统状态的预测进行控制的方法。
通过对系统状态的预测，可以有效地制定控制策略，实现对系统的精准控制。
预测控制在电力系统、交通系统、自动化生产线等领域有着广泛的应用，能够提高系统的控制精度和稳定性。
5. 非线性控制非线性控制是一种能够有效应对系统非线性特性的控制方法。
许多实际系统都存在着复杂的非线性特性，如摩擦、干扰等，传统的线性控制方法往往难以处理这些问题。
非线性控制方法通过引入非线性建模和控制算法，可以克服系统非线性带来的影响，实现对系统的精准控制。
非线性控制在航空航天、机器人、智能制造等领域有着重要的应用，能够有效提高系统的控制精度和鲁棒性。
先进控制技术及应用第四讲模型预测控制及其工业应用_金晓明
第 5 期 金晓明等 . 先进控制技术及应用 · 69 ·
制理论 ; ·预测控制的成功在于满足许多实际的需要 , 如: 约束 、易于获得的经验模型 、 可测扰动的考虑 ; 实施标准化 , 对操作者透明 ; ·预测控制是理论与实践间“ Gap”的非常规例 子,即 : 一般情况下理论超前于实践 , 而预测控制 正相反 ; ·预测控制不是过程控制的万应灵药 , 它计算 耗时 、 建模未利用过程知识 ; 黑箱模型缺乏对过程 的理解而不能支持新系统设计 , 在许多应用场合 是大材小用 。 3 多变量协调预测控制策略 多变量有约束过程的预测控制以二次动态矩 阵控制( QDMC) 为例 , 可表示为 : Jk = min A·Δu -e ( k +1) Q A·Δu Δ u e( k+ 1) +ΔuTR Δu 受约于 C·Δu ≥c ( k+ 1) Δumin ≤Δu ≤ Δumax
提出则应归功于过程控制界的长期努力 , 最早应 用于工业过程的预测控制算法是 Richalet 等提出 的模型算法控制( MAC) 和 Culter 等提出的动态矩 阵控制( DMC) 。 这些算法适用于无约束多变量过 程的控制问题 , 它们是第一代预测控制软件的代表 。 另一方面 , 在自适应控制研究的基础上出现 了基于过程参数模型 , 且带有模型参数在线自校 正机制的预测控制算法 , 如 : Clarke 的广义预测控 制( GPC) 。 此外 , 由著名的 LQ 或 LQG 算法发展 出滚动时域控制( RHC) 。 为处理工业过程中普遍 存在的约束多变量过程的控制 问题 , Garcia 等提 出了二次动态矩 阵控制 ( QDMC) , 后 成为第二代 预测控制软件的核心算法 。 预测函数控制( PFC) 最早是由法国 ADERSA 公司的 Richalet 与德国 IITB 的 Kuntze 等人于 1986 年共同提出 , 并用于工业机器人的快速高精度跟 踪控制 。 这之后 , 预测函数控制不仅在理论上取 得了一系列成果 , 而且在机器人 、 火炮或雷达的目 标跟踪 、 冶金轧制过程等快速随动系统中得到了 广泛的应用 。 近年来 , 预测函数控制已扩展到以 热焓控制为代表的一类工业过程 , 如反应器 、传热 设备 、加热炉等 , 并取得了一些 应用成果 。 目前 PFC 和 ADERSA 公司的 HIECON 一起被视为第三 代预测控制 , 代表了模型预测控制应用软件的发 展方向 。 本文从模型预测控制的特点出发 , 系统地阐 述多变量协调预测控制的基本原理 , 并以大型炼 油企业流化催化裂化装置 FCCU 为例介绍上述预 测控制策略的工程应用 。 2 模型预测控制的特点 模型预测控制一经问世 , 即在复杂工业过程 中得到成功应用 , 显示出强大的生命力 。 其成功 主要是由于它突破了传统控制思想的约束 , 不仅 较好地符合工业过程控制的实际要求 , 而且体现 了现代控制理论的优化思想 。 模型预测控制利用 生产过程的响应来建立描述过程动态行为的数学 模型 , 并根据某种优化指标来确定控制量的时间 序列 , 从而使未来一段时间内被控量与经柔化后 的期望轨迹之间的误差为最小 。 由于预测控制算 法采用在线滚动优化 , 且在优化过程中不断通过 系统实际输出与模型预测输出之差来进行反馈校 正 , 因此 , 模型预测控制能在一定的程度上克服由 于预测模型误差和某些不确定性干扰等的影响 ,
华北电力大学北京校区控制与计算机学院导师简介
夏 宏
男
副教授
计算机系统结构
1、计算机体系结构
2、嵌入式系统及应用
6
林碧英
女
教授
计算机软件与理论
计算机应用技术
1、软件构件/架构技术
2、计算机网络及应用
7
马素霞
女
教授
计算机软件与理论
计算机应用技术
1、软件构件/架构技术
2、数据库与信息系统
8
吴克河
男
教授
计算机软件与理论
计算机应用技术
1、网络信息安全
序号
性别
职称
所属二级学科
研究方向
1
侯国莲
女
教授
控制理论与控制工程
1、 先进控制理论及应用
2、 智能控制与综合自动化
2
吉臻
男
教授
控制理论与控制工程
1、 电力企业信息化与节能优化技术
2、 大机组智能优化控制
3
向杰
男
教授
控制理论与控制工程
1、智能控制与综合自动化
2、复杂系统建模、仿真与控制
4
牛玉广
男
教授
控制理论与控制工程
34
白 焰
男
教授
模式识别与智能系统
1、 智能控制系统
2、 无线传感网与现场总线
35
禾
男
教授
模式识别与智能系统
1、 智能系统
2、 计算机视觉与模式识别
36
陆会明
男
教授
模式识别与智能系统
1、 网络化系统与控制
2、 现场总线装置及系统
37
国田
男
教授
模式识别与智能系统
先进控制技术概述
先进控制技术概述摘要：工业生产过程由简单到复杂，由小规模到大规模，直至今日，现代化、大型化的工业或多品种、精细的工业，生产出各种各样的产品以满足人们的生活需要。
对这些工业生产过程的控制要求做到正确化、自动化、省力化和高效化。
由于工业生产过程中实际问题的不断提出，促使理论研究不断发展，同时理论研究的结果变成相应的自动化工具产品，用来解决生产实际问题。
本文即简要介绍先进控制理论技术的内容以及其工业化应用。
关键词：先进控制技术；数学建模；工业化应用一、引言先进控制（APC-Advanced Process Control）技术是对那些不同于常规单回路PID控制，并具有比常规PID控制更好控制效果的控制策略的统称。
与传统的PID控制不同，先进控制是一种基于模型的控制策略，如模型预测控制和推断控制等。
先进控制通常用于处理复杂的多量过程控制问题，如大时滞、多变量耦合、被控变量与控制变量存在着各种约束等。
先进控制是建立在常规单回路控制之上的动态协调约束控制，可使控制系统适应实际工业生产过程动态特性和操作要求。
先进控制技术的实现，需要建立工业过程模型和有足够的计算能力及程序运行能力的设备作为支持平台。
由于先进控制受控制算法的复杂性和计算机硬件两方面因素的影响，早期的先进控制算法通常是在上位机上实施的。
随着DCS功能的不断增强．更多的先进控制策略可以与基本控制回路一起在DCS上实现。
二、先进控制系统的核心内容先进控制系统的核心内容是数据采集处理、数学模型建立、先进控制策略和工程实施平台。
（1）数据的采集、处理和软测量技术利用大量的实测信息是先进控制的优势所在。
由于来自工业生产现场的过程信息通常带有噪声，数据采集时应作滤波处理，采集到的数据还应进行过失误差的检测与识别和过程数据的有效性检验及数据调理工作。
这是先进控制应用的重要保障。
基于可测信息和模型，实时计算不可测量的变量，也即软测量技术，是先进控制中不可缺少的内容，例如，汽油饱和蒸汽压、粗汽油干点、轻柴油倾点、催化裂化中的反应热、再生器的烧焦状况、反应产品分布和催化剂循环量以及某些精馏塔的两端质量指标估计等，这些关系到产品质量的关键变量，由于质量测量仪表的缺乏或不可靠，无法获得实时的可靠的在线信息，因此，可采用工艺稳态模型、神经网络模型和动态数学模型来推断估计。
现代控制理论在电力系统及其自动化中的应用
现代控制理论在电力系统自动化中的应用 摘要：本文综述了近年来模糊逻辑控制、神经网络控制、线性最优控制、自适应控制在电力系统稳定，自动发电控制，静止无功补偿及串联补偿控制，燃气轮机控制等方面应用研究的主要成果与方法，并提出若干需要解决的问题。
关键词：电力系统 模糊控制 神经网络 最优控制 自适应控制 1 前言电力系统能否安全稳定运行关系到国计民生，因此电力系统稳定性控制技术的选择变得尤为重要。
电力系统是一个越来越大，越来越复杂的动态网络，它具有很强的非线性、时变性且参数不确切可知，并含有大量未建模动态部分。
电力系统地域分布广泛，大部分原件具有延迟、磁滞、饱和等等复杂的物理特性，对这样的系统实现有效的控制是极为困难的，国内外因电压不稳导致的停电事故时有发生。
这些都使电力系统的稳定性控制问题变得越来越复杂，也正是因为问题的复杂性而使得现代控制理论得以在这一领域充分发挥其巨大的优势。
随着越来越先进的电力电子器件的出现和计算机技术的发展，先进的现代控制方法在电力系统领域的应用变的越来越广泛。
本文主要介绍了模糊逻辑控制、神经网络控制、最优控制和自适应控制在电力系统中的应用，并提出相关问题的相应解决方法。
2 电力系统的模糊逻辑控制电力系统的模糊逻辑控制就是利用模糊经验知识来解决电力系统中的一类模型问题，弥补了数值方法的不足。
从Zaden L.A.1965年发表了Fuzzy Sets [1]一文以来，模糊控制理论作为一门崭新的学科发展非常迅速，应用非常广泛。
目前国内外对电力系统模糊控制的研究成果越来越多，这显示了模糊理论在解决电力系统问题上的潜力。
模糊逻辑控制是从行为上模拟人的模糊推理和决策过程的一种实用的控制方法，它适于解决因过程本身不确定性、不精确性以及噪声而带来的困难。
模糊控制常用来描述专家系统，专家系统作为一种人工智能方法，其在电力系统中得到应用，弥补了数值方法的诸多不足。
专家系统利用专家知识进行推理，由于系统参数的不确定性，专家知识经常采用模糊描述。
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d12 d 22 dq 2
d1 p d2 p d qp
为书写方便，常把连续系统和离散系统分别简记为S(A,B,C,D)和S(G,H,C,D)。 线性系统的结构图 ：线性系统的动态方程常用结构图表示。
图中，I为( n n )单位矩阵，s是拉普拉斯算子，z为单位延时算子。
现代控制理论：
数学模型:以一阶微分方程组成差分方程组表示的动态方程 分析方法:精准的时域分析法 适应领域：（1）多输入－多输出系统（MIMO、SISO、MISO、SIMO） （2）非线性系统 （3）时变系统 优越性：（1）能描述系统内部的运行状态 （2）便于考虑初始条件（与传递函数比较） （3）适用于多变量、非线性、时变等复杂大型控制系统 （4）便于计算机分析与计算 （5）便于性能的最优化设计与控制
被控过程具有若干输入端和输出端。 数学描述方法： 输入－输出描述（外部描述）:高阶微分方程、传递函数矩阵。
状态空间描述（内部描述）：基于系统内部结构，是对系统的一 种完整的描述。
5
状态间描述常用的基本概念
1) 1) 2)
输入：外部对系统的作用（激励）； 控制：人为施加的激励；
输入分控制与干扰。
输出：系统的被控量或从外部测量到的系统信息 。若输出是由传感器测量得到的， 又称为观测。 状态、状态变量和状态向量 ：能完整描述和唯一确定系统时域行为或运行过
内容：线性系统理论、最优控制、最优估计、系统辨识、自适应控制
3
系统数学描述的两种基本方法 控制u 被控过程 执行器 被控对象 控制器 x 观测y 反馈控制 控制输入
传感器
典型控制系统方框图
u1 u2 up
被 控 过 程
4
y1
x1 , x2 ,xn
y2 yq
典型控制系统由被控对象、传感器、执行器和控制器组成。
电压和输入电流，y为输出电压，xi为电容器电压或电感器电流。
x3
解 并非所有电路中的电容器电压和电感器电流都是独立变量。对图8-5（a），
不失一般性，假定电容器初始电压值均为0，有
9
x2
c3 x1 c 2 c3
x3
8
讨论： 1、状态变量的独立性。
2、由于状态变量的选取不是唯一的，因此状态方程、输出方程、 动态方程也都不是唯一的。但是，用独立变量所描述的系统的维数应该是 唯一的，与状态变量的选取方法无关。 3、动态方程对于系统的描述是充分的和完整的，即系统中的任 何一个变量均可用状态方程和输出方程来描述。 例1－1 试确定图8-5中（a）、（b）所示电路的独立状态变量。图中u、i分别是是输入
程的一组独立（数目最小）的变量称为系统的状态；其中的各个变量称为状态变 量。当状态表示成以各状态变量为分量组成的向量时，称为状态向量。 状态空间：以状态向量的各个分量作为坐标轴所组成的n维空间称为状态空间。
3)
4)
状态轨线：系统在某个时刻的状态，在状态空间可以看作是一个点。随着时间的
推移，系统状态不断变化，并在状态空间中描述出一条轨迹，这种轨迹称为状态 轨线或状态轨迹。 状态方程：描述系统状态变量与输入变量之间关系的一阶向量微分或差分方程称 为系统的状态方程，它不含输入的微积分项。一般情况下，状态方程既是非线性 的，又是时变的，可以表示为 x(t ) f x(t ), u(t ), t 输出方程：描述系统输出变量与系统状态变量和输入变量之间函数关系的代数方 程称为输出方程，当输出由传感器得到时，又称为观测方程。输出方程的一般形 式为 y(t ) g x(t ), u(t ), t 动态方程：状态方程与输出方程的组合称为动态方程，又称为状态空间表达式 。 一般形式为
u1 u 2 u u p
b11 b 21 B bn1 b12 b22 bn 2
y1 y 2 y yq
b1 p b2 p bnp
9)
x(t ) A(t ) x(t ) B(t )u (t ) y(t) C(t)x(t) D(t)u(t) 10) 线性定常系统：线性系统的A，B，C，D或G，H，C，D中的各元素全部是常数。即 x(t) Ax(t) Bu(t)
数方程。线性连续时间系统动态方程的一般形式为
线性系统：线性系统的状态方程是一阶向量线性微分或差分方程，输出方程是向量代
c11 c 21 C c q1 c12 c 22 cq 2 c1n c2n c qn
分别写出状态矩阵 A、控制矩阵 B、输出矩阵 C、前馈矩阵 D :
a11 a A 21 a n1
11)
d11 d 21 D d q1
5)
6)
7)
6
x (t ) f y (t )
或离散形式
x(t ), u (t ), t g x (t ), u (t ), t
x(tk 1 ) f x(tk ), u (tk ), tk y (tk ) g x(tk ), u (tk ), tk
1.1 控制系统的构成
1.2 控制理论发展简况
经典控制理论:
数学模型:线性定常高阶微分方程和传递函数; 分析方法: 时域法(低阶1～3阶) 根轨迹法 近似分析 频域法 适应领域:单输入－单输出（SISO）线性定常系统 缺 点:只能反映输入－输出间的外部特性，难以揭示系统内部的结构和运行状态。
y(t) Cx(t) Du(t)
或离散形式 若有
x(k 1) Gx(k ) Hu (k ) y (k ) Cx(k ) Du (k )
x Ax Bu y Cx Du
7
已知：
x1 x x 2 xn
a12 a 22 an2 a1n a2n a nn