智能预测控制讲稿-南开大学
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预测控制的上述典型结构，使其能够有效地克服控制对象的不确定性、迟滞和时变 等因素的动态影响，从而达到预期的控制目标，并使系统具有良好的鲁棒性和稳定性。
2.1.2 典型模型预测控制算法
预测控制算法已有多种，基本上都是基于几种常用的典型算法： 1）动态矩阵控制（DMC--Dynamic Matrix Control); 2) 模型算法控制（MAC--Model Algorithm Control）;
第一章 神经网络
第一章 神经网络
第一章 神经网络
第一章 神经网络
第一章 神经网络
第一章 神经网络
第一章 神经网络
第一章 神经网络
第一章 神经网络
第一章 神经网络
第一章 神经网络
第一章 神经网络
第一章 神经网络
第一章 神经网络
第一章 神经网络
第一章 神经网络
第一章 神经网络
第二章 模型预测控制基础理论
2.1 模型预测控制的结构及典型算法 2.1.1 模型预测控制系统的结构
柔化轨迹{yd(k+j)} 控制量u(k) 输出量y(k)
设定值yr(k)
参考轨迹
滚动优化
被控对象
在线校正 {ym(k+j)}
{yp(k+j)} 预测模型
图2.1 模型预测控制结构图
第二章 模型预测控制基础理论
第一部分 预测控制
第一章 绪论 第二章 模型预测控制基础理论 第三章 有约束广义预测控制 第四章 多变量广义预测控制
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第二章 模型预测控制基础理论
2.1 模型预测控制的结构及典型算法 2.1.1 模型预测控制系统结构 2.1.2 典型模型预测控制方法 2.2 动态矩阵控制（DMC） 2.2.1 阶跃响应特性及预测模型 2.2.2 预测模型 2.2.3 反馈校正 2.2.4 参考轨迹柔化 2.2.5 滚动优化 2.2.6 DMC算法步骤 2.2.7 DMC算法优点及特征 2.3 广义预测控制(GPC) 2.3.1 预测模型 2.3.2 跟踪轨迹柔化 2.3.3 滚动优化 2.3.4 反馈校正--自校正控制算法 2.3.5 GPC自校正算法流程 2.3.6 仿真研究 2.3.7 GPC的内模结构 2.3.8 GPC的主要特征及优点 2.3.9 GPC的改进 2.3.10 GPC 应用举例
南开大学研究生课程
智能预测控制
陈增强 教授
南开大学计算机与控制工程学院 智能自适应预测控制研究室 chenzq@nankai.edu.cn
2014年3月
致谢
感谢我的导师袁著祉教授的辛勤培育！
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主要内容
第一部分：预测控制 第二部分：神经网络及控制
第三部分：基于神经网络的智能预测控制
1.2.1 预测控制发展 1.2.2 预测控制早期研究
1.3 现代预测控制
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第一章 绪论
1.1 自动控制理论发展与先进控制技术
1.1.1 自动控制理论发展简述
20世纪50年代“经典控制理论” 研究对象：线性定常系统，单输入--单输出系统；
研究方法：传递函数、频率特性（伯德图、根轨迹图、Nyquist 判据）。
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
鲁棒预测控制； 多变量解耦预测控制； 非线性系统预测控制； 模糊预测控制； 神经网络预测控制； 多速率采样预测控制； 多模型切换预测控制； 有约束预测控制； 预测函数控制。
第一章 绪论
参考书目 [1] 席裕庚，预测控制，国防工业出版社。 [2] 舒迪前，预测控制理论及应用，机械工业出版社。 [3] 王伟，广义预测控制理论及应用，科学出版社。 [4] 诸静等，智能预测控制理论及其应用，浙江大学出版社。 [5] 钱积新等，预测控制，化工出版社。 [6] D W Clarke et.al, Generalized predictive control, Part I & II, Automatica, 1987, 23(2): 137-161.
20世纪60年代“现代控制理论” 研究对象：线性或非线性系统、定常或时变系统，多输入--多输出系统；
研究方法：状态方程（一阶微分或差分方程组）、时域分析法；
主要内容：能控能观性分析、李亚普诺夫稳定性理论、系统辨识、卡尔 曼滤波、最优控制（庞特里亚金极大值原理、贝尔曼动态规划）。
第一章 绪论
1.1.2 先进控制技术发展
•解耦控制 •精确线性化 •鲁棒控制 •变结构控制 •自适应控制 •极点配置控制 •逆模型控制 •模型预测控制
•模糊控制 •神经网络控制 •基于规则的控制 --专家控制系统 •学习控制 迭代学习控制、 加强学习控制、 重复学习控制、 基于模式识别学习控制
•自抗扰控制 •无模型控制
第一章 绪论
1.2 预测控制发展与早期研究 1.2.1 预测控制产生及发展 预测控制是一种基于模型的先进控制技术，即模型预测控制(MPC: Model Predictive Control)。最早由法国工程师Richalet于1978年提出。 主要特征：预测模型、滚动优化、反馈校正、设定值柔化。 主要优点：克服受控对象未建模误差、参数与环境等方面的不确定性、 大时滞或变时滞等，具有鲁棒性。 基本类型： 1）以非参数模型为预测模型的预测控制算法 动态矩阵控制（DMC）: Cutler提出，基于阶跃相应模型； 模型算法控制（MAC）: Rauhani提出，基于脉冲阶跃相应模型。 2）以参数模型为预测模型的预测控制算法 广义预测控制（GPC）: Clake提出，基于(CARIMA：Controlled AutoRegressive Integrated Moving Average) 模型; 广义预测极点配置控制（GPPC）: Lelic提出; 扩展时域自适应控制（EHAC）: Ydstie提出; 扩展时域预测自适应控制（ESPAC）: De Keyser提出.
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第一部分：预测控制
第一章 绪论 第二章 模型预测控制基础理论
第三章 有约束广义预测控制
第四章 多变量广义预测控制
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第一章 绪论
1.1 自动控制理论发展与先进控制技术
1.1.1 自动控制理论发展简述 1.1.2 先进控制技术发展
1.2 预测控制发展与早期研究
第一章 神经网络
第一章 神经网络
第一章 神经网络
第一章 神经网络
第一章 神经网络
第一章 神经网络
第一章 神经网络
第一章 神经网络
第一章 神经网络
第一章 神经网络
第一章 神经网络
第一章 神经网络
第一章 神经网络
第一章 神经网络
第一章 神经网络
第一章 神经网络
第一章 神经网络
第四章 多变量广义预测控制
第四章 多变量广义预测控制
第四章 多变量广义预测控制
第四章 多变量广义预测控制
第四章 多变量广义预测控制
第四章 多变量广义预测控制
第四章 多变量广义预测控制
第二部分 神经网络及控制
第一章 第二章 第三章
神经网络 神经网络控制 神经网络预测控
制
第二部分 神经网络及控制
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第二章 模型预测控制基础理论
2.1 模型预测控制的结构及典型算法
2.1.1
模型预测控制系统的结构
模型预测控制(MPC)系统大致包括四部分： ① 预测模型：以各种不同的预测模型为基础； ② 滚动优化：采用在线滚动优化指标； ③ 反馈校正：对预测误差在线校正； ④ 参考轨迹：对设定值给出一个柔化的轨迹。 预测控制的典型结构。使其能够有效地克服受控对象的不确定 性、时间延迟和时变等不确定因素的动态影响，从而达到预期的控 制目标，并使系统具有良好的鲁棒性和稳定性。
第一章 神经网络
第一章 神经网络
第二章 神经网络控制
第二章 神经网络控制
第二章 神经网络控制
第二章 神经网络控制
第二章 神经网络控制
第二章 神经网络控制
第二章 神经网络控制
第二章 神经网络控制
第二章 神经网络控制
第二章 神经网络控制
第二章 神经网络控制
第二章 神经网络控制
3) 广义预测控制（GPC--Generalized Predictive Control).
本章对1）和3）两种典型预测控制算法做详细的介绍。
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 神经网络控制
第二章 神经网络控制
第二章 神经网络控制
第二章 神经网络控制
第二章 神经网络控制
第二章 神经网络控制
第二章 神经网络控制
第二章 神经网络控制
第二章 神经网络控制
第二章 神经网络控制
第一章 绪论
1.2 预测控制发展与早期研究 1.2.2 预测控制的早期研究 理论分析：稳定性分析、鲁棒性分析。 算法的改进与推广：简化算法、多变量系统、模型及目标函数改进。 工程应用：石油、化工、冶金、造纸、水泥、锅炉、窑炉等过程工业， 出现了多种运行于集散式控制系统上的商业化模型预测控制软件包。 1.3 现代预测控制 预测控制与其它先进控制方法结合。 自适应预测控制；
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第三章 有约束预测控制
3.1 等式约束的GPC
第三章 有约束预测控制
第三章 有约束预测控制
第三章 有约束预测控制
第三章 有约束预测控制
第四章 多变量广义预测控制
4.1 模型描述及目标函数 4.2 控制器求解
4.3 自校正控制算法
4.4 有约束的MGPC 4.5 多变量GPC的其它研究
4。6 仿真研究
第四章 多变量广义预测控制
第四章 多变量广义预测控制
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制源自文库础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
3.2 含有硬约束的GPC 3.3 含有不等式约束的GPC
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第三章 有约束预测控制
第三章 有约束预测控制
第三章 有约束预测控制
第三章 有约束预测控制
第三章 有约束预测控制
第三章 有约束预测控制
第三章 有约束预测控制
第三章 有约束预测控制
第三章 有约束预测控制
第三章 有约束预测控制
2.1.2 典型模型预测控制算法
预测控制算法已有多种，基本上都是基于几种常用的典型算法： 1）动态矩阵控制（DMC--Dynamic Matrix Control); 2) 模型算法控制（MAC--Model Algorithm Control）;
第一章 神经网络
第一章 神经网络
第一章 神经网络
第一章 神经网络
第一章 神经网络
第一章 神经网络
第一章 神经网络
第一章 神经网络
第一章 神经网络
第一章 神经网络
第一章 神经网络
第一章 神经网络
第一章 神经网络
第一章 神经网络
第一章 神经网络
第一章 神经网络
第一章 神经网络
第二章 模型预测控制基础理论
2.1 模型预测控制的结构及典型算法 2.1.1 模型预测控制系统的结构
柔化轨迹{yd(k+j)} 控制量u(k) 输出量y(k)
设定值yr(k)
参考轨迹
滚动优化
被控对象
在线校正 {ym(k+j)}
{yp(k+j)} 预测模型
图2.1 模型预测控制结构图
第二章 模型预测控制基础理论
第一部分 预测控制
第一章 绪论 第二章 模型预测控制基础理论 第三章 有约束广义预测控制 第四章 多变量广义预测控制
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第二章 模型预测控制基础理论
2.1 模型预测控制的结构及典型算法 2.1.1 模型预测控制系统结构 2.1.2 典型模型预测控制方法 2.2 动态矩阵控制（DMC） 2.2.1 阶跃响应特性及预测模型 2.2.2 预测模型 2.2.3 反馈校正 2.2.4 参考轨迹柔化 2.2.5 滚动优化 2.2.6 DMC算法步骤 2.2.7 DMC算法优点及特征 2.3 广义预测控制(GPC) 2.3.1 预测模型 2.3.2 跟踪轨迹柔化 2.3.3 滚动优化 2.3.4 反馈校正--自校正控制算法 2.3.5 GPC自校正算法流程 2.3.6 仿真研究 2.3.7 GPC的内模结构 2.3.8 GPC的主要特征及优点 2.3.9 GPC的改进 2.3.10 GPC 应用举例
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智能预测控制
陈增强 教授
南开大学计算机与控制工程学院 智能自适应预测控制研究室 chenzq@nankai.edu.cn
2014年3月
致谢
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主要内容
第一部分：预测控制 第二部分：神经网络及控制
第三部分：基于神经网络的智能预测控制
1.2.1 预测控制发展 1.2.2 预测控制早期研究
1.3 现代预测控制
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第一章 绪论
1.1 自动控制理论发展与先进控制技术
1.1.1 自动控制理论发展简述
20世纪50年代“经典控制理论” 研究对象：线性定常系统，单输入--单输出系统；
研究方法：传递函数、频率特性（伯德图、根轨迹图、Nyquist 判据）。
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
鲁棒预测控制； 多变量解耦预测控制； 非线性系统预测控制； 模糊预测控制； 神经网络预测控制； 多速率采样预测控制； 多模型切换预测控制； 有约束预测控制； 预测函数控制。
第一章 绪论
参考书目 [1] 席裕庚，预测控制，国防工业出版社。 [2] 舒迪前，预测控制理论及应用，机械工业出版社。 [3] 王伟，广义预测控制理论及应用，科学出版社。 [4] 诸静等，智能预测控制理论及其应用，浙江大学出版社。 [5] 钱积新等，预测控制，化工出版社。 [6] D W Clarke et.al, Generalized predictive control, Part I & II, Automatica, 1987, 23(2): 137-161.
20世纪60年代“现代控制理论” 研究对象：线性或非线性系统、定常或时变系统，多输入--多输出系统；
研究方法：状态方程（一阶微分或差分方程组）、时域分析法；
主要内容：能控能观性分析、李亚普诺夫稳定性理论、系统辨识、卡尔 曼滤波、最优控制（庞特里亚金极大值原理、贝尔曼动态规划）。
第一章 绪论
1.1.2 先进控制技术发展
•解耦控制 •精确线性化 •鲁棒控制 •变结构控制 •自适应控制 •极点配置控制 •逆模型控制 •模型预测控制
•模糊控制 •神经网络控制 •基于规则的控制 --专家控制系统 •学习控制 迭代学习控制、 加强学习控制、 重复学习控制、 基于模式识别学习控制
•自抗扰控制 •无模型控制
第一章 绪论
1.2 预测控制发展与早期研究 1.2.1 预测控制产生及发展 预测控制是一种基于模型的先进控制技术，即模型预测控制(MPC: Model Predictive Control)。最早由法国工程师Richalet于1978年提出。 主要特征：预测模型、滚动优化、反馈校正、设定值柔化。 主要优点：克服受控对象未建模误差、参数与环境等方面的不确定性、 大时滞或变时滞等，具有鲁棒性。 基本类型： 1）以非参数模型为预测模型的预测控制算法 动态矩阵控制（DMC）: Cutler提出，基于阶跃相应模型； 模型算法控制（MAC）: Rauhani提出，基于脉冲阶跃相应模型。 2）以参数模型为预测模型的预测控制算法 广义预测控制（GPC）: Clake提出，基于(CARIMA：Controlled AutoRegressive Integrated Moving Average) 模型; 广义预测极点配置控制（GPPC）: Lelic提出; 扩展时域自适应控制（EHAC）: Ydstie提出; 扩展时域预测自适应控制（ESPAC）: De Keyser提出.
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第一部分：预测控制
第一章 绪论 第二章 模型预测控制基础理论
第三章 有约束广义预测控制
第四章 多变量广义预测控制
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第一章 绪论
1.1 自动控制理论发展与先进控制技术
1.1.1 自动控制理论发展简述 1.1.2 先进控制技术发展
1.2 预测控制发展与早期研究
第一章 神经网络
第一章 神经网络
第一章 神经网络
第一章 神经网络
第一章 神经网络
第一章 神经网络
第一章 神经网络
第一章 神经网络
第一章 神经网络
第一章 神经网络
第一章 神经网络
第一章 神经网络
第一章 神经网络
第一章 神经网络
第一章 神经网络
第一章 神经网络
第一章 神经网络
第四章 多变量广义预测控制
第四章 多变量广义预测控制
第四章 多变量广义预测控制
第四章 多变量广义预测控制
第四章 多变量广义预测控制
第四章 多变量广义预测控制
第四章 多变量广义预测控制
第二部分 神经网络及控制
第一章 第二章 第三章
神经网络 神经网络控制 神经网络预测控
制
第二部分 神经网络及控制
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第二章 模型预测控制基础理论
2.1 模型预测控制的结构及典型算法
2.1.1
模型预测控制系统的结构
模型预测控制(MPC)系统大致包括四部分： ① 预测模型：以各种不同的预测模型为基础； ② 滚动优化：采用在线滚动优化指标； ③ 反馈校正：对预测误差在线校正； ④ 参考轨迹：对设定值给出一个柔化的轨迹。 预测控制的典型结构。使其能够有效地克服受控对象的不确定 性、时间延迟和时变等不确定因素的动态影响，从而达到预期的控 制目标，并使系统具有良好的鲁棒性和稳定性。
第一章 神经网络
第一章 神经网络
第二章 神经网络控制
第二章 神经网络控制
第二章 神经网络控制
第二章 神经网络控制
第二章 神经网络控制
第二章 神经网络控制
第二章 神经网络控制
第二章 神经网络控制
第二章 神经网络控制
第二章 神经网络控制
第二章 神经网络控制
第二章 神经网络控制
3) 广义预测控制（GPC--Generalized Predictive Control).
本章对1）和3）两种典型预测控制算法做详细的介绍。
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 神经网络控制
第二章 神经网络控制
第二章 神经网络控制
第二章 神经网络控制
第二章 神经网络控制
第二章 神经网络控制
第二章 神经网络控制
第二章 神经网络控制
第二章 神经网络控制
第二章 神经网络控制
第一章 绪论
1.2 预测控制发展与早期研究 1.2.2 预测控制的早期研究 理论分析：稳定性分析、鲁棒性分析。 算法的改进与推广：简化算法、多变量系统、模型及目标函数改进。 工程应用：石油、化工、冶金、造纸、水泥、锅炉、窑炉等过程工业， 出现了多种运行于集散式控制系统上的商业化模型预测控制软件包。 1.3 现代预测控制 预测控制与其它先进控制方法结合。 自适应预测控制；
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第三章 有约束预测控制
3.1 等式约束的GPC
第三章 有约束预测控制
第三章 有约束预测控制
第三章 有约束预测控制
第三章 有约束预测控制
第四章 多变量广义预测控制
4.1 模型描述及目标函数 4.2 控制器求解
4.3 自校正控制算法
4.4 有约束的MGPC 4.5 多变量GPC的其它研究
4。6 仿真研究
第四章 多变量广义预测控制
第四章 多变量广义预测控制
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制源自文库础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
第二章 模型预测控制基础理论
3.2 含有硬约束的GPC 3.3 含有不等式约束的GPC
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第三章 有约束预测控制
第三章 有约束预测控制
第三章 有约束预测控制
第三章 有约束预测控制
第三章 有约束预测控制
第三章 有约束预测控制
第三章 有约束预测控制
第三章 有约束预测控制
第三章 有约束预测控制
第三章 有约束预测控制