智能预测控制讲稿-南开大学

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智能预测控制讲稿南开大学PPT课件

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。
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；
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,
•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

智能控制及应用

智能控制理论及应用1 智能控制的兴起1.1 自动控制的发展本世纪40-50年代，以频率法为代表的单变量系统控制理论逐步发展起来，并成功的用在雷达及火力控制系统上，形成了“古典控制理论”。

60-70年代，数学家们在控制理论发展中占了主导地位，形成了以状态空间法为代表的“现代控制理论”。

他们引入了能控、能观、满秩等概念，使得控制理论建立在严密精确的数学模型之上。

70年代后，又出现了“大系统理论”。

1.2 智能控制的产生与发展随着研究的对象和系统越来越复杂，借助于数学模型描述和分析的传统控制理论已经很难解决复杂系统的控制问题。

智能控制是针对控制对象及其环境、目标和任务的不确定性和复杂性而产生和发展起来的。

从20世纪60年代起，计算机技术和人工智能技术迅速发展，为了提高控制系统的自学习能力，控制界学者开始将人工智能技术应用于控制系统。

20世界70年代初，傅京孙等学者从控制论角度总结了人工智能技术与自适应、自组织、自学习控制的关系，提出了智能控制是人工智能技术与控制理论的交叉的思想，并创立了人机交互式分级递阶智能控制的系统结构。

20世纪70年代中期，以模糊集合论为基础，智能控制在规则控制研究上取得了重要的发展。

20世纪80年代，专家系统技术的逐渐成熟及计算机技术的迅速发展，使得智能控制和决策的研究也取得了较大进展。

20世纪80年代中后期，人工神经网络的研究取得了重要的进展，并解决了回归网络的学习问题。

20世纪90年代以来，智能控制的研究非常活跃。

所谓的智能控制是指：一种控制方式如果它能够有效的克服被控对象和环境所具有的高度复杂性和不确定性，并且能够达到所期望的目标，则称这种控制方式为智能控制。

智能控制的发展：图1 智能控制的发展2 智能控制的主要方法：智能控制的主要方法有：模糊控制，基于知识的专家控制及神经网络控制。

2.1模糊控制模糊控制以模糊集合、模糊语言变量、模糊推理为其理论基础,以先验知识和专家经验作为控制规则。

预测控制

B(q 1 ) 1 Ym (k ) u (k 1) (k ) 1 1 A(q ) A(q )
B(q 1 ) 1 Ym (k j ) u(k j 1) (k j ) 1 1 A(q ) A(q )
用丢番图方程可以 (k j ) 将写成两部分：
动态矩阵控制
受控对象单位阶跃响应的前N个有限项采样值｛a1， a2， …，aN｝可近似描述系统的动态特性，这个集合的参数构成了DMC的模型参数，向量a＝[a1， a2，…，aN ]T称为模型向量，N则称为建模时域。虽然阶跃响应是一种非参数模型，但由于线性系统具有比例和叠加性质，故利用这组模型参数{ai }，已足以预测对象在未来的输出值。
Fj (q1 ) f j 0 f j1q1 ... e jnqn
所以：
B(q ) y (k j ) u (k j 1) (k ) 1 1 A(q ) A(q ) (不计k时刻以后的噪声）
1
F j (q 1 )
2014-6-20
又因为
Fj (q 1 ) B(q 1 ) y (k j ) u (k j 1) (k ) 1 1 A(q ) A(q )
智能预测控制：
1. 模糊预测控制 2. 神经网络预测控制
预测控制概述
广义预测控制(GPC)是一种鲁棒性强、能够有效地克服系统滞后、可应用于开环不稳定非最小相位系统的先进控制算法
分类
以非参数模型为预测模型的预测控制算法
Cutler等人提出的基于有限阶跃响应模型的动态矩阵控制 DMC Rauhani等人提出的基于有限脉冲响应模型的模型算法控制 MAC Clarke提出的CARIMA的广义预测控制 GPC Lelic等将频域的零点配置方法与预测控制相结合提出的广义预测极点配置控制 GPPC Garcia等提出的内模控制 IMC Brosilow等提出的推理控制 IC Kwon等提出的基于状态空间的模型 RHPC

智能预测控制在单元机组负荷控制中的应用

智能预测控制在单元机组负荷控制中的应用摘要：针对多输入多输出锅炉-汽轮机系统在负荷点大范围变动情况下所呈现出强非线性、惯性和时变等特点，提出了一种多神经网络预测控制方案。

该方法首先划分出多个机炉对象模型，来覆盖整个运行工况变化范围内的对象的动态特性；然后利用基于能量分布的正交最小二乘算法的RBF 神经网络来逼近这些非线性的对象模型，并以此模型预测输出变量，此外，还设计了一个粒子群优化控制器，通过反馈校正和滚动优化求取最优控制量，以克服控制过程中的时变和惯性。

仿真结果表明，此控制策略在大工况负荷变化范围内，提高了动态响应性能、稳态精度和鲁棒性。

关键词：负荷控制；多神经网络；预测控制；单元机组 0引言随着国家电力体制改革的逐步深入，当前大中型火电单元机组必须根据电网要求大范围调整负荷，使得机炉对象的动态特性呈现出强非线性、强耦合性，动态过程中大滞后性 [1,2]。

常规的协调控制系统采用的控制方案是多回路结构的单输入单输出PID 控制器，在预定的基本负荷工作点整定控制器参数并固定下来，很难满足在大的负荷变化运行范围内提供很好的控制性能[1-2]。

随着智能控制理论研究的不断深入及其在控制领域的广泛应用，将非线性控制思想应用于协调控制系统设计是近年来理论界的研究热点。

其中，预测控制因具有优良的控制性能和鲁棒性[8,9]，在热工过程中得到了较好的应用。

对于非线性系统，采用预测控制存在的困难主要是模型辨识和优化问题。

对于模型辨识的问题，文献[]应用模糊理论来预测为非线性对象的模型，代替传统的线性预测模型，但这是根据某一特定的模型进行设计的，且较难处理控制变量中的问题。

文献[7-9]通过遗传算法对经典受限控制器进行优化，并在变工况时能自动调整控制器参数，具有较好的适应能力，但优化过程十分复杂，在线计算量大，且难以克服过早的收敛，不利于实时控制和工程应用。

为此本文提出了一种基于RBFNN 预测模型和粒子群优化的非线性智能预测控制方法，可以避免常规预测模型中在线求解逆矩阵或矩阵迭代运算的麻烦，又能很好地解决控制变量受限问题。

基于智能计算的预测控制及应用

基于智能计算的预测控制及应用摘要：随着现代工业的飞速发展，工业系统的复杂度大幅提高，针对复杂非线性时滞系统，现有传统的预测控制技术很难实现对其控制。

本文的研究目标是标是将神经网络、遗传算法、预测控制三种理论相互结合，将神经网络作为非线性系统的辨识方法，并使用遗传算法对预测控制滚动优化，以实现基于智能计算的预测控制。

关键词：预测控制；遗传算法；神经网络本文的研究思路是针对加热炉炉温控制系统复杂的非线性、大时滞、多干扰的特性，采用基于智能计算的预测控制技术，以实现控制。

首先，结合神经网络的特性，利用神经网络辨识非线性系统，构建预测模型；其次，依据遗传算法能够借助搜索机制的随机性实现对搜索问题域全局最优解的特点，采用遗传算法来实现滚动优化；再此基础上，通过对预测控制、神经网络、预测算法组合成为一个优良的控制方案；以加热炉燃料气流量为控制对象，加热炉的出口温度为被控对象，用MATLAB软件进行仿真，求证本文基于智能计算预测控制的良好控制性能，通过本文深入研究预测控制理论，并将其应用在解决非线性时滞系统的建模及控制等问题上，对实际工业生产具有重要的理论价值和现实意义。

一、加热炉炉温影响因素对加热炉系统炉温控制相对较难，为了实现对加热炉系统炉温的稳定控制，首先应考虑影响加热炉炉温的因素。

影响加热炉炉温的因素主要有一下四个方面。

（1）燃料气流量的影响；（2）加热炉炉膛压力的影响；（3）空燃比变化的影；（4）产量波动的影响二、加热炉预测控制方案如图1，利用离线数据对神经网络预测模型进行训练，使其逐渐趋向实际对象，即加热炉炉温；用反馈校正环节来校正与的误差；用炉温优化控制器优化预测模型参数，并根据与的差计算最优控制量，修正预测模型，以提高炉温预测模型的预测精度，实现对加热炉炉温的预测控制。

三、加热炉预测控制模型式（5）乘以权值，得到输出层的输入：经计算得到输出层的输出为：利用神经网络进行建模的本质就是，将系统的输入输出关系反映在神经网络的连接权值上，使训练好的神经网络的输出逼近实际的输出。

预测控制课程报告.

预测控制课程论文题目DMC算法matlab编程与仿真学生姓名学号学院专业指导教师二0一三年一月五日DMC算法matlab编程与仿真摘要: 预测控制在控制方面有重要作用，而动态矩阵控制是预测控制中一种重要的算法。

本文分析了动态矩阵控制算法的原理以及算法包括的三个主要方面：预测模型、滚动优化、反馈控制。

并通过仿真实例，来进一步表明动态矩阵控制算法的优越性。

关键词：预测控制，DMC，仿真一、引言随着科技的发展，人们对大型复杂和不确定性系统的控制品质要求逐渐提高，因此就需要提出一种新的计算机控制算法。

利用状态空间法分析和设计系统，不仅提高了人们对控制对象的洞察能力，而且还提供了在更高层次上设计控制系统的手段。

因为工业对象的结构、参数和环境都有很大的不确定性，按照理想模型得到的最优控制在实际中不能保持最优，有时会引起控制品质严重下降。

预测控制的提出不要求对模型结构有先验知识，也不需要通过复杂的系统辨识，直接就可以设计控制系统。

预测控制算法汲取了现代控制理论中的优化思想，滚动的在线优化，克服了不确定性，增强控制系统的鲁棒性。

预测控制算法一般分为三个部分，分别是预测模型、滚动优化和反馈校正。

预测模型是展示系统未来动态行为的功能，任意给出未来的控制策略观察对象的在不同控制策略下的输出变化，为比较这些控制策略的优劣提供依据。

滚动优化不是一次离线进行的，而是反复在线进行的。

反馈校正可以在保持模型不变的基础上对未来的误差进行预测并加以校正，还可以在线辨识直接修改预测模型。

因此预测控制能有效地应用于复杂系统，它在工业过程和其它领域有着诱人的应用前景。

二、动态矩阵控制算法( DMC)预测控制是智能控制方法之一，目前提出的预测控制算法主要有基于非参数模型的模型算法控制( MAC) 、动态矩阵控制( DMC) 和基于参数模型的广义预测控制( GPC) 等。

动态矩阵控制算法是一种基于被控对象非参数数学模型的控制算法，它是一种基于对象阶跃响应的预测控制算法，它以对象的阶跃响应离散系数为模型，避免了通常的传递函数或状态空间方程模型参数的辨识，又因为采用多步预估技术，能有效解决时延过程问题，并按预估输出与给定值偏差最小的二次性能指标实施控制，它适用于渐进稳定的线性对象，系统的动态特性中具有纯滞后或非最小相位特性都不影响改算法的直接应用，因此是一种最优控制技术［4］。

南开大学科技成果——智能预测自适应控制理论与应用

南开大学科技成果——智能预测自适应控制理论与应用
成果简介：
南开大学课题组研究了控制科学与工程领域中的热点问题，成果能够用于提升我国传统制造业自动化技术水平。

将自适应控制、预测控制、智能控制、非线性控制等多种控制理论进行有机结合形成新型的智能预测自适应控制理论，具有创新性；获得了关于先进控制的系列化、系统性成果；将新的理论方法应用于工程实践，理论分析、方法设计、数值仿真、工程应用等多个研究环节紧密结合。

应用领域：
智能广义预测自适应控制器：用于环形钢坯加热炉上，年增经济效益90多万元，达到国际先进水平；用于工业锅炉上，每台锅炉节煤节电年增经济效益40多万元，达到国内领先水平；用于胜利油田钻杆对焊热处理生产线上，年增经济效益2000多万元，达到国际先进水平。

论文获奖情况：
该研究发表论文被SCI收录8篇，被SCI引用9次，其中他引8次；被EI（核心版）收录26篇；被国内期刊他引100多次。

智能预测自适应控制理论与应用研究项目2004年度天津市自然科学二等奖。

预测控制：探讨预测控制在控制系统中的应用和实践

预测控制：探讨预测控制在控制系统中的应用和实践引言在现代工业控制系统中，预测控制（Model Predictive Control，简称MPC）是一种先进的控制策略，广泛应用于各种领域，如化工过程控制、电力系统调度、交通流控制等。

预测控制通过建立一个数学模型来预测系统的未来行为，并根据这些预测结果制定最优的控制策略，从而实现对系统的稳定控制和优化控制。

本文将深入探讨预测控制在控制系统中的应用和实践。

预测控制的基本原理预测控制的基本原理是通过建立系统的动态模型来预测系统未来的状态，并通过优化方法来选择最优的控制策略，从而实现对系统的控制。

在预测控制中，通常会使用离散时间模型和最小化目标函数的方法来进行优化。

离散时间模型在预测控制中，系统的动态行为通常被建模为离散时间模型。

离散时间模型将系统的状态从连续时间转换为离散时间，并将系统的输入和输出表示为离散的时间序列。

通过建立离散时间模型，可以方便地对系统进行预测和优化控制。

目标函数优化在预测控制中，通常会使用目标函数来表示系统的性能指标，并通过优化目标函数来选择最优的控制策略。

目标函数可以包含多个变量，如系统的状态误差、控制输入的变化率等。

通过最小化目标函数，可以选择最优的控制策略，以达到稳定控制和优化控制的目标。

预测控制的应用领域化工过程控制在化工过程中，预测控制可以实现对化工过程的温度、压力、流量等参数的控制。

通过建立化工过程的动态模型，并结合优化算法，可以选择最优的控制策略来实现化工过程的稳定控制和优化控制。

预测控制在化工过程中的应用可以提高生产效率、减少能源消耗，同时减少人工干预，提高安全性。

电力系统调度在电力系统调度中，预测控制可以实现对电力系统的电压、频率、机组出力等参数的控制。

通过建立电力系统的动态模型，并结合市场需求和优化算法，可以选择最优的发电机出力和输电功率分配策略，以实现电力系统的稳定运行和经济运行。

预测控制在电力系统调度中的应用可以提高供电可靠性，降低运行成本，同时优化电力资源的利用。

预测控制原理

预测控制原理
(Model Predictive Control)
内容
预测控制的由来预测控制原理动态矩阵控制算法仿真举例
预测控制的由来
工业过程的特点
多变量、非线性、强耦合、不确定性、约束
现代控制理论与方法
精确的数学模型、最优的性能指标、系统而精确的设计方法
工业过程对控制的要求
鼓风机用密封件(ZL102)及抗空架件(ZL301)
4.Al-Zn系铸造铝合金
这类合金的铸造性能好，强度较高，可自然时效强化；
但密度大，耐蚀性较差。常用代号为ZL401(ZAlZn11Si7)、
ZL402(ZAlZn6Mg)等。
主要用于制造形状复杂受力较小的汽车、飞机、仪器零件。
大型空压机活塞(ZL401)
u(k) KT Ysp (k) Y0(k) K A AT A I 1b, b 1 0 0T
DMC仿真举例
R (s)
D (s)
U (s) DMC
1 Td s 1
+
K p e ts + Tps 1
Y (s)
• 情形1：预测模型与控制对象特性一致 • 情形2：存在模型失配
(具体仿真结果见SimuLink 相应程序)
预测控制系统结构
r(k)
+_
d(k)
在线优化控制器
u(k)
y(k) 受控过程
+ y(k+j| k)
+
模型输出反馈校正
动态预测模型
y(k|k)
_ +
动态预测模型
预测模型的功能：
根据被控对象的历史测量信息{u(k - j), y(k - j) | j≥1 }和未来输入{ u(k + j - 1) | j =1, …, m} ，预测对象未来输出{ y(k + j) | j =1, …, p}

智能控制理论讲稿,第1章

计算机智能控制理论及应用（计算机应用技术硕士研究生课程、40学时、2学分）参考书：[1] 易继锴等编蓍.智能控制技术.北京：北京工业大学出版社，1999年9月[2] 王俊普主编.智能控制.合肥：中国科学技术大学出版社，1996年9月[3] 朱剑英编著.智能系统非经典数学方法.武汉：华中科技大学出版社，2001年4月[4] 李士勇等编著.模糊控制和智能控制理论与应用.哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社，1990年12月[5] 尹朝庆等编著.人工智能与专家系统.北京：中国水利水电出版社，2002年1月[6] 姜长生等编.智能控制理论及应用. 北京：科学出版社第一章智能控制概述科学技术是第一生产力，我们正处于科学技术发展的重要时期——第二次科学革命时期，其首要目标在于突破人类智力的局限性，用机器代替人类从事各种体力和脑力劳动（如：1.制能系统，机器人等；2.人无法直接接触的场合——高温、高压、剧毒等；3.劳动生产率），把社会生产力发展到更高水平。

第二次科学革命必将引起第二次产业革命，促进工业社会向信息社会的转变。

一、智能控制的产生与发展（成因）1、智能控制是自动控制理论发展的必然趋势自动控制理论是人类在征服自然、改造自然的过程中逐步形成和发展起来的。

在其理论形成之前，自动控制理论的基本思想早已存在。

例如，利用反馈原理调节流量的“克泰希比斯”水钟；十九世纪中叶J.C麦克斯威尔对具有调速器的蒸汽发动机系统的稳定性（注：分析、解决稳定性问题的方法）所做的工作等，都标志着人类对控制理论探索的历程。

二十世纪20年代，布莱克、奈奎斯特和波德等人在贝尔实验室所从事的研究工作奠定了经典控制理论的基础，特别是第二次世界大战期间，新武器的研制和战后经济的恢复和发展，都极大地激发了人们对控制理论的研究热情，使经典控制理论日趋成熟，并获得许多应用成果。

控制理论从形成（20世纪40年代开始）到发展至今，已经历了60多年的历程分为三个阶段：第一阶段：以20世纪40年代兴起的调节原理为标志，称为经典控制理论阶段；第二阶段：以20世纪60年代兴起的状态空间法为标志，称为现代控制理论阶段；第三阶段：以20世纪80年代兴起的人工智能为标志，称为智能控制理论阶段；控制理论发展的三个阶段的主要特征对照见表1－1所示。

智能预测控制综述

智能预测控制综述【摘要】：随着现代楼宇自动化及科学技术的迅速发展，楼宇中现代设备的结构越来越复杂，设备运行的安全性和可靠性已得到社会的广泛关注。

其中，智能预测控制技术以其可实时运行、抗干扰能力强、诊断准确率高等特点，在预测控制领域中占有着重要的地位。

本论文首先在查阅大量相关文献的基础上，对智能预测控制进行了综述性分析。

【关键词】：智能预测；预测控制；模糊预测控制；滑膜预测现代工业的发展对生产过程提出了越来越高的要求，往往不单要求对单个生产装置实现优化控制，而希望能对相继发生的多个生产过程的实现综合控制，并追求全过程的优化以提高产品质量和降低成本。

同时过程本身存在的复杂性和控制目标的多样性，使优化控制策略从目前的求解无约束二次性能指标优化问题转为面向多目标多自由度的优化问题。

这些现实问题要求预测控制的发展引入新思想、新方法，追求更高层次的目标。

在另一方面，进入90年代以来智能控制的研究成果大量涌现。

智能控制不但在处理复杂系统(如非线性、快时变、复杂多变量、环境扰动等)时能进行有效的控制，同时具有学习能力、组织综合能力、自适应能力和优化能力。

为了解决复杂工业过程中的不确定性、多目标优化问题，智能控制中的一些方法被引入到预测控制中，使预测控制向智能化的发展，从而形成当前预测控制的一大研究方向-智能预测控制。

根据预测控制和智能控制的融合点，可大致划分为以下模糊预测控制、神经网络预测控制、遗传算法预测控制、滑模预测控制等几类。

一、模糊预测控制模糊控制的基本思想是把专家对特定控制对象过程的控制策略总结为“IF……THEN……”形式表达的控制规则，通过模糊推理得到的控制作用集，作用被控对象或过程。

模糊控制完全是在操作人员所具有的经验的基础上实现对系统的控制，无须建立系统的数学模型，且控制具有很强的鲁棒性，对被控对象参数的变化具有一定的抗干扰能力，因此是解决不确定系统的一种有效途径。

目前模糊控制与预测的结合主要分为两类：一类是模糊控制与预测控制的结合，Cucal 等[1]设计了一种模糊专家预测控制器，通过建立对象的预测模型获得超前预测误差来调整控制器规则；庞富胜[2]提出了一种模糊预测控制的复合结构，根据不同时段的误差情况进行模糊控制和预测控制的加权组合控制；徐立鸿等[3]提出一种定量和定性信息的组合预测控制，控制器输出分为预测控制量和模糊控制量，二者的加权因子是对象类型和建模误差的函数，这种组合式模糊预测控制器，对模型失配有较好的鲁棒性；睢刚等[4]在过热汽温控制中设计了一种模糊预测控制方法，将控制量论域划分为若干子区域，并将分界点作为参考控制量，以预测模型预测各参考控制量的未来输出，并评价相应控制效果，并在此基础上以模糊决策方法确定当前时刻最佳控制量。

南开大学“智能科学与技术”专业教学体系与实验环境建设

南开大学“智能科学与技术”专业教学体系与实验环境建设摘要：“智能科学与技术”是一个多学科交叉的工科专业，而南开大学则是一所以文理为主的综合性大学。

本文根据“智能科学与技术”专业本身的特点以及南开大学自身的具体情况，来探索该专业的课程设置和教学计划，提出了一种能够充分发挥南开大学理科优势和在机器人等智能系统上的研究经验，并且带有显著工程科学特色的学科建设方法和本科培养模式。

在此基础上，还重点探讨了南开大学“智能科学与技术”实验环境的建设方案。

关键词：智能科学与技术；综合性大学；机器人1引言经过近几十年的发展，智能科学技术已经成为信息领域的重要生长点，其广泛的应用前景日趋明显。

为了适应社会经济发展的需求，南开大学于2005年开始建立“智能科学与技术”本科专业，经过一年时间的缜密准备，2006年正式开始招生。

该专业以信息学院机器人与信息自动化研究所、自动化系、计算机科学与技术系等单位为学科依托，覆盖了这些学科上的多个博士点和硕士点。

该专业面向前沿高技术，注重系统集成和相应的工程实施能力，以机器人技术等作为载体，强调学生一定的工程实践能力，并授予工学学士学位。

作为一个成立不久的新兴交叉专业，“智能科学与技术”专业没有成熟的教学计划可以遵循。

特别是对智能科学这种前沿性交叉学科而言，如何完善人才的培养机制，以满足国民经济对于智能技术专业人才的需求，是该专业建设成败的关键性因素。

另一方面，21世纪科学技术的交叉与综合，社会经济的迅速发展，国际竞争的加剧，对人才的培养机制以及人才的素质、能力、知识结构等方面都提出了新的要求。

基于以上原因，为了建设好“智能科学与技术”专业，实现该专业的培养目标，我们必须针对该专业学科交叉的特点，总结传统教学方法、教学手段的优点与不足，优化课程设置和教学计划，充分体现该专业面向前沿高技术的优势，根据应用型、开发型的专门工程技术人才的需要，注重理论联系实际应用，强调课堂讲授与动手实验相结合。

预测控制

i T i i
基本思想：如果在x0 的临近找到一个初始解，那么可以用继续增加使 f x, 最小化方法予以改善，直到 x x 充分小为止。由 x 画出的路径就是通常说的基本路径。
*

约束软化与管理
约束软化
问题：预测控制问题所能产生的严重问题是最优化求解器面对的是一个不可行问题。这种情况可能发生在一个不希望大的扰动发生时，于是实际上不存在任何方法能使装置仍可以被控制在特定的约束内。策略：约束“软化”。即不把约束作为“硬”边界，这里的说的硬边界是指它是绝对不可跨越的。而“软”的约束指的是允许偶然被跨越，但这是仅当实在必要时才这样。
（5-47）（5-48）（5-49）
s.t.
H h
s s
j 式中，u 表示 u 的第j列， uj 表示 u 的第 j 个元素。
基于这种思路所存在问题及解决办法
问题找到的可行解是任意的，并且它可能离QP问题最优解很远。单纯形法总是要求与 θ 的维数一样多的积极约束，所以不能利用上述步骤中得到的解作为一个初始推测值来计算QP问题，因为它们可能具有不同数量的积极约束。方法采用将QP目标的一个小的倍数加到目标函数式（5-47）中加以克服。这种“偏置”初始可行解有助于得到QP问题的最优解，有希望得到积极集方法较少的迭代次数，同时还可改变LP问题进入QP问题的初始可行性问题。
内点方法
它出自于杰出的解LP问题的Kamarkar的算法，最初用于解单纯形算法，是一种具有潜力的、引人注目的对大型问题有较快计算速度的方法。内点法的吸引力在于它的计算复杂性与参数的多项式函数可比拟。积极集法的迭代搜索是沿着可行域的边界上的点进行的。早期的内点法其搜索是沿着可行域的“内部”进行的。

MatlabMPC工具箱在《预测控制》课程教学中的应用6页

MatlabMPC工具箱在《预测控制》课程教学中的应用一、引言预测控制是上世纪70年代后期产生的一类新型计算机控制算法，是继PID控制之后在过程控制应用中最广泛、有效的控制算法。

它直接产生于工业过程控制的实际应用，并在与工业应用的紧密结合中不断完善和成熟，具有良好的鲁棒性和控制效果。

在石油、化工、冶金、机械等行业的过程控制系统中得到了成功的应用，已成为处理复杂约束多变量控制问题的公认标准[1]。

《预测控制》是双控专业硕士重要的专业课程之一，该课程是以实际工业生产过程为背景，以控制理论为基础发展起来的，主要向学生介绍预测控制的基本算法理论，从而使学生理解过程控制的基本原理和概念，对培养学生解决实际应用问题的能力有着重要的作用。

预测控制属于先进过程控制领域，先进过程控制（APC）是对那些不同于常规单回路控制，并具有比常规PID控制更好的控制效果的控制策略的统称，主要应用于包含大量复杂多变量的控制问题[2]。

因此《预测控制》课程具有理论性强、与实际联系紧密，以及涉及面广的特点，对学生理论基础和设计能力要求较高，这造成该课程较为抽象难学，采用常规的课堂PPT授课方法难以激起学生的学习兴趣，不能适应专业技术课程的发展要求。

为了改善这一现状，多媒体技术已经被广泛的应用于控制学科课程的课堂教学。

采用多媒体课件结合板书的教学方法，可以将枯燥的理论知识更加形象化、具体化，在一定程度上能够改善教学效果[3-5]。

随着计算机科学的不断发展，各种仿真软件的日益广泛应用给专业课教学提供了现代化的教学手段。

其中Matlab语言自上世纪80年代问世以来，以其高性能的数值计算和可视化的图形功能以及简单易学的编程方式，已被广泛应用于教学和科研当中。

本文结合《预测控制》课程中被控对象的特点，以系统的控制器设计为例，将Matlab/MPC工具箱GUI的分析与综合的功能应用于《预测控制》教学中，通过简单快速的仿真实验，使学生对控制器设计的过程和控制效果有更加深刻的认识和理解，从而激发学生的学习兴趣，提高教学质量。

人类对人工智能的控制演讲稿

人类对人工智能的控制演讲稿尊敬的各位领导、各位老师、亲爱的同学们：
大家好！今天我想和大家谈谈人类对人工智能的控制这个话题。

随着科技的发展，人工智能已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。

它的出现给我们的生活带来了很多便利，但同时也引发了一些
担忧。

人工智能的发展到底会给我们带来怎样的影响？我们又该如
何控制人工智能，使其为我们所用，而不是被其所控制呢？
首先，我们要认识到人工智能的潜力和风险。

人工智能的发展
可以帮助我们解决很多现实生活中的难题，提高生产效率，改善生
活质量。

但是，如果人工智能失控，可能会对人类社会造成巨大的
危害。

因此，我们必须认真对待人工智能的发展，及时采取措施，
确保它不会对我们的生活造成负面影响。

其次，我们要加强对人工智能的监管和控制。

政府和相关机构
应该建立起一套完善的法律法规，对人工智能的发展进行监管。

同时，我们也需要加强对人工智能的研究，提高人工智能的智能化水平，使其更加符合我们的需求，而不是成为我们的威胁。

最后，我们要注重人工智能的伦理和道德建设。

人工智能的发展离不开人类的参与，我们应该在开发人工智能的过程中，注重其对人类社会的影响，遵循道德规范，确保人工智能的发展符合人类的利益。

总之，人工智能的发展是一个双刃剑，它既可以为我们带来巨大的便利，也可能对我们的生活造成威胁。

我们要加强对人工智能的控制，确保它成为我们的利器，而不是我们的累赘。

让我们共同努力，探索人工智能的发展之路，为人类社会的未来做出贡献。

谢谢大家！。

预测控制理论

预测控制1 前言自从1946年第一台计算机问世以来,计算机软、硬件技术得到飞速发展;这些技术的发展,使计算机在工业控制的应用中得到了普及的同时,也推动了高级过程控制、人工智能控制等复杂工业控制算法、策略的诞生、发展和完善;首先将计算机直接应用于过程控制系统的思想产生于20世纪50年代前后;当时由美国汤姆森·拉默·伍尔里奇航空公司和得克萨柯公司的工程师们对美国得克萨斯州的波特·阿瑟炼油厂的一台聚合装置,将计算机直接应用于工业控制的可行性问题展开了30年工程量的研究;最终这个计算机控制装置于1959-03在线运行,用来控制26个流量、72个温度、3个压力和3个成分,其基本功能是使反应器的压力最小,确定5个反应器供料的最佳分配,根据催化剂活性测量结果来控制热水的流量,以确定最佳循环;在过程计算机控制发展领域,值得一提的是预测控制技术的发展;预测控制诞生于20世纪60年代,经过20多年的发展与应用,从线性时不变预测控制发展出应用于非线性、时变系统的多种新的预测控制技术,成为控制工程界研究的一个热点;2 模型预测控制MPC技术术语“模型预测控制”描述的是使用显示过程模型来控制对象未来行为的一类计算机算法;就一般意义而言,预测控制算法都包含模型预测、滚动优化和反馈校正三个主要部分;下面分别介绍这三个部分;预测模型预测控制是一种基于模型的控制算法,这一模型称为预测模型;预测模型只注重模型的功能,而不注重模型的形式,预测模型的功能就是根据兑现的历史信息和未来输入预测系统的未来输出,只要具有预测功能的模型,无论其有什么样的表现形式,均可作为预测模型;因此,状态方程、传递函数这类传统的模型都可以作为预测模型,同样,对于线性稳定对象,阶跃响应、脉冲响应这类非参数模型,也可直接作为预测模型使用;例如,在DMC、MAC等预测控制策略中,采用了实际工业中容易获得的阶跃响应、脉冲响应等非参数模型,而GPC等预测控制策略则选择CARIMA模型、状态空间模型等参数模型;此外,非线性系统、分布参数系统的模型,只要具备上述功能,也可在这类系统进行预测控制时作为预测模型使用;因此,预测控制摆脱了传统控制基于严格数学模型的要求,从全新的角度建立模型的概念;预测模型具有展示系统未来动态行为的功能;这样,就可以利用预测模型为预测控制进行优化提供先验知识,从而决定采用何种控制输入,使未来时刻被控对象的输出变化符合预期的目标;尽管生产过程对象都或多或少地呈现非线性,在预测控制系统中几乎都使用线性化的模型;这种使用线性简单化模型的策略在大多数情况下是值得考虑的:首先,线性化的阶跃响应模型和脉冲响应模型在离线辨识、经验和机理建模中很容易获得;其次,对于大多数缓慢的化工过程,在稳态工作点附近的模型,使用线性化的模型不会给整个控制带来很大的误差;再次,在工作点在线辨识得到的线性模型足以满足控制要求;最后,对于使用线性模型的线性系统,数学上有较为成熟的优化工具对凸规划进行求解;滚动优化预测控制的最主要特征表现在滚动优化;预测控制通过某一性能指标的最优来确定未来的控制作用,这一性能指标涉及到系统未来的行为,例如,通常可取对象输出在未来的采样点上跟踪某一期望轨迹的方差最小等;但也可取更广泛的形式,例如要求控制能量为最小而同时保持输出在某一给定范围内等等;性能指标中涉及到的系统未来的行为,是根据预测模型由未来的控制策略决定的;但是,预测控制中的优化与通常的离散最优控制算法有很大的差别;这主要表现在预测控制中的优化目标不是一成不变的全局优化目标,而是采用有限时段的滚动优化策略,在每一采样时刻,优化性能指标只涉及到从未来有限的时间,而到下一采样时刻,这一优化时段同时向前推移;因此,预测控制在每一时刻有一个相对于该时刻的优化性能指标,不同时刻优化性能指标的相对形式是相同的,但其绝对形式即所包含的时间区域则是不同的;因此,在预测控制中,优化不是一次离线进行,而是反复在线进行的,这就是滚动优化的含义,也是预测控制区别于传统最优控制的根本特点;对于实际的复杂工业过程来说,模型失配、时变、干扰等引起的不确定性是不可避免的,预测控制采用这种有限时段优化具有一定的局限性,滚动优化可能无法得到全局的最优解,但优化的滚动实施却能顾及由于模型失配、时变、干扰等引起的不确定性,及时弥补这些因素造成的影响,并始终把新的优化建立在实际过程的基础上,因此,建立在有限时段上的滚动优化策略更加符合过程控制的特点;反馈校正过程控制算法采用的预测模型通常只能粗略描述对象的动态特性,由于实际系统中存在的非线性、时变、模型失配、干扰等因素,基于不变模型的预测不可能和实际情况完全相符,因此,反馈策略是不可少的;滚动优化只有建立在反馈校正的基础上,才能体现出它的优越性;因此,预测控制算法在通过优化确定了一系列未来的控制作用后,为了防止模型失配或环境干扰引起控制对理想状态的偏离,并不是把这些控制作用逐一全部实施,而只是实现本时刻的控制作用;到下一采样时刻,首先监测对象的实际输出,并通过各种反馈策略,修正预测模型或加以补偿,然后再进行新的优化;综上所述,预测控制综合利用历史信息和模型信息,对目标函数不断进行滚动优化,并根据实际测得的对象输出修正或补偿预测模型;这种控制策略更加适用于复杂的工业过程,并在复杂的工业过程中获得了广泛的应用;传统MPC控制软件产品及其应用MPC技术经过20多年的发展,目前在理论上已经相对成熟并且在国外已经出现了大量的商品化软件包;国内的以上海交通大学过程控制研究所为主的研究机构在国家“九·五”攻关项目中自主开发的预测控制软件包目前已经在石油化工领域获得成功了应用,其商品化软件包正在不断完善之中;3 非线性预测控制NMPC 技术预测控制中模型的线性化处理并非在所有应用场合都适用;对于含有强烈非线性、扰动频繁的控制系统如pH 控制或者带有时变特性且工作点跨越较大非线性过程动态的伺服控制系统如聚合化工、合成氨而言,模型线性化无法满足系统控制要求,在某些极端情况下,线性化的参考模型甚至会导致控制系统稳定性的丧失;图1显示了常规生产过程中存在的非线性及其模型预测控制的应用情况;对于大多数带有强非线性的控制系统如聚合化工、气体分馏、造纸过程等而言,预测控制的应用依旧是个空白;这种现状近年来得到了过程控制界越来越多的关注;一般而言,非线性预测控制中有两类控制思想:多模型预测控制和非线性模型预测控制;多模型预测控制使用权函数从一组能够覆盖整个过程动态的线性模型中选出最佳组合作为参考模型;这类预测控制方法主要应用于对于全局模型很难获得但分段线性化模型容易取得的过程控制如生物医学控制系统中;非线性模型预测控制和线性模型预测控制相比,在预测模型、滚动优化和反馈校正上都存在着本质差别;图1预测控制在非线性过程的应用预测模型不同于线性模型预测控制,非线性预测控制用非线性函数表示预测模型,根据动态模型获得方式,非线性预测模型可大致分为状态空间模型、输入输出模型和实验模型三类;非线性状态空间模型由一个线性化状态方程和非线性化的输出方程构成,根据非线性模型的辨识方法,该部分可为Wiener 、Laguerre 和Hammerstein 模型等多种形式;非线性输入输出模型的思想可用“非线性工作点的连续线性化”来表述,它将参考模型分成两个部分:稳态模型和动态模型;前者过程非线性呈现非线性,后者在稳态值的附近使用线性化模型;在过程机理明了的情况下,机理模型是在形式上更为一般化的非线性参考模型,由于准确的机理模型难以获得,在大多数情况下,这类模型都是使用混合建模方法,即通过将机理模型和经验模型相结合得到的;滚动优化非线性参考模型的引入,使得非线性预测控制在滚动优化环节上也相应地比传统预测控制复杂得多;为方便讨论,引入更一般化的非线性参考模型: (,,)k i k k k x f x u d += 1()k k k y g x e =+ 2k m k k e y y =- 3式中:k x ∈n R ,k u ∈u n R ,k d ∈d n R ,k y ∈y n R 和k ξ∈y n R —分别为状态变量、控制变量、扰动变量、被控变量和测量噪声;(),()f g —非线性状态转移函数和系统输出函数; n 、u n 、d n 、y n —状态变量、控制变量、扰动变量和被控变量维数;NMPC 滚动优化的目标是使用非线性优化算法,在每个控制周期内满足约束的情况下计算当前控制率uk 使得目标函数最小化:min ku 1110P P M q q k i s i k i s j k l l i i l J y y u u R u T δ-+++====-+-+∆∑∑∑ 4 ..st k i y y y +≤≤,1,...,i P ∀=k i u u u +≤≤,0,...,1j M ∀=- 5k i u u u +∆≤∆≤∆,0,...,1j M ∀=- (,)0k k h u y = 6式中:P 、M —预测时域和控制时域; i Q ∈y y n n R ⋅,j R ∈u u n n R ⋅和l T ∈u u n n R ⋅—被控变量、控制变量和控制变量变化率的惩罚因子; q —范数,一般取1、2和∝;s y 、s u —被控变量和控制变量的稳态值;式5为控制变量和被控变量的不等式约束,式6为控制变量和被控变量的等式约束;不同于传统MPC 中的滚动优化使用的凸规划,NMPC 使用非线性参考模型的优化问题主要存在两个困难:首先优化问题的凸性丧失,因此使得在有效时间内问题求解难以保证为全局最优解;一般而言,NMPC 处理的非线性优化问题通常只是在一个控制周期中能够取得动态优化的全局最优解的非线性问题;在工程应用中已知的优化方法有:非线性最小方差算法、QP 快速算法、广义简化梯度法GRG 、梯度法等;其次是稳定性问题:在最优化控制理论早期的发展中已经指出,甚至当非线性参考模型与实际模型完全一致时,即使非线性优化问题取得了最优解,仍无法保证整个控制系统闭环稳定性;因此,目前非线性预测控制的稳定性研究主要集中在名义稳定问题上;目前主要有三种理论方法用于解决对于带有约束的非线性名义稳定性的优化问题: 1终态约束法;通过给状态变量施加终态约束k p s x x +=s x 为状态变量稳态值,将目标函数4转换成名义上稳定的闭环控制系统的Lya-punov 函数进行处理;但为满足终态约束,数值算法需要进行无穷次迭代计算,因此算法无法满足实时性要求;2双模控制器法;为进一步放宽稳定性要求,Michalska 在上述处理方法的基础上提出一个稳态领域W 的概念;当k p x +∈()s W x 时,NM-PC 使用类似于上述优化方法进行控制;当()k p s x W x +∈时,NMPC 使用线性化反馈控制策略将k p x +控制到s x ;3无穷时域法;当控制时域M 和预测时域P 趋向无穷时,目标函数4可转化为名义稳定的闭环系统的Lyapunov 函数进行处理;Meadows 进一步指出,如果NMPC 计算中存在可行解,那么在滚动优化中的每一步求解中都存在可行解; 以上三种方法奠定了求解非线性优化控制闭环名义稳定性问题的理论基础;但在实际应用中,非线性优化问题的求解同时还受到非线性辨识方法、模型形式和非线性数值计算方法等诸多因素的影响;反馈校正由于模型误差和不可测扰动的影响,NMPC 需要使用反馈校正的机制消除由此带来的稳态偏差;和MPC 中反馈校正一样,根据过程中扰动和偏差的性质,反馈方式有常数输出干扰和积分输出干扰两种;根据线性控制理论中通过在反馈环节中加入卡尔曼滤波器可以在控制中很好地引入不可测扰动信息的思想,Muske 成功地将卡尔曼滤波器应用于MPC 的反馈环节;在非线性信号滤波领域中,Ramirez 提出了扩展卡尔曼滤波并在NMPC 的反馈环节得到了应用;非线性预测控制软件产品及其应用与MPC 技术的发展相比,NMPC 在理论上发展还很不成熟,商品化控制软件包技术也相对滞后;4 鲁棒预测控制技术从MPC 过渡到NMPC,从技术发展的纵向来看,一些新的预测控制技术近年来也得到了蓬勃发展;这类预测控制技术主要体现在传统MPC 和鲁棒、自适应等技术的结合;这类技术继承了MPC 的控制思想,通过算法参数的自调整、参考模型的在线修正和启发性建模等手段,从而回避了NMPC 发展中所遇到的非线性理论中存在的重重困难,有效地将模型预测控制技术扩展到了非线性控制领域;就如何处理带有不确定性的过程对象的问题上,通常有两类处理方法:一是采用“未雨绸缪”的策略,即使用鲁棒控制算法,在算法设计初期就将系统的不确定性考虑进去,使得整个控制系统在实际控制中面对对象不确定时仍能表现出应有的稳定性;另一类则采用“随机应变”的策略,即系统辨识技术,主动修正控制器本身的参数和策略,使得在新的控制环境中仍能得到令人满意的控制效果;本文就鲁棒预测控制技术的发展做一简单阐述;鲁棒预测控制技术的发展对于可精确描述的过程对象而言,开环的最优化控制可以得到近乎完美的控制性能;事实上,开环控制系统面临着两大问题:①开环控制的本质决定了它无法对控制通道中存在的负载扰动、噪声进行抑制;②由于真实的过程对象很难使用精确的数学模型进行表述,最优控制的控制效果将大打折扣;第一个问题直接促进了反馈控制技术的发展,目前已经发展为相当成熟的理论;后者,即针对模型偏差和不确定性的控制的研究,导致了鲁棒控制技术的诞生,并已成为过程控制界的一个热门研究;鲁棒控制的模型不确定性的假设有着鲜明的工程意义:从模型结构简化和控制实时性的考虑,在大多数的控制问题中使用固定模型结构的线性简化模型称为“标称模型”,由此导致模型和非线性真实对象之间在动态性能上存在的显着差异;由于真实对象的不可知性,使用线性化参考模型的传统的预测控制在进行模型响应的动态预测时,很自然地引入了更多的控制质量下降;尽管预测控制中引入了反馈校正机制,试图最大程度地减小模型中的不确定因素,然而,对于具有强非线性和不确定性的控制过程而言,这种使用线性化预测校正的机制无法从本质上将传统意义上的预测控制技术很好地应用于模型不确定控制场合;鲁棒预测控制技术是当使用线性参考模型的预测控制理论在非线性控制过程中的应用受到质疑的情况下诞生的,并且目前有关鲁棒预测控制的文献已经浩如烟海;有关无约束的MPC的鲁棒稳定性早在1982年Garcia和Morari的文章中进行了分析并且导出了保证系统的鲁棒稳定性的内模控制滤波器的调整策略;Polak和Yang具体讨论了MHCMov-ingHorizon Control的鲁棒稳定问题,对象为采样时间可变的连续时间线性系统;还有部分人鲜明地表述了对象的不确定性,并把在线约束的最小化问题转换成一个最小最大问题来解决;由上述对MPC鲁棒性能研究的回顾中可以看出,MPC的鲁棒性能分析问题得到了很多的重视,也取得了一些有意义的成果,然而关于鲁棒综合问题仅有少数的文献加以讨论,而且都局限于FIR模型;直到将线性矩阵不等式LMI技术引入到鲁棒预测控制研究框架之后,鲁棒MPC的研究又注入了新的活力;将鲁棒优化问题及各种约束转换成线性矩阵不等式,利用成熟的求解算法即可对鲁棒优化问题进行快速求解计算;鲁棒预测控制软件产品及其应用尽管鲁棒控制的研究如火如荼,但应用却寥寥无几,特别是鲁棒预测控制的应用更是凤毛麟角;Honeywell公司推出的RMPCT中明确提到了鲁棒模型预测控制,并首次给出了RMPCT在杜邦公司尼龙固相聚合反应釜中的应用实例,但其中对于系统鲁棒性的讨论却很少;5 自适应预测控制技术在如何处理模型对象不确定性问题上与鲁棒预测控制相左的一类预测控制技术可以大致地用自适应预测控制来描述;它的思想是使用自适应如系统辨识、模糊及人工神经网络建模技术,主动地对外界环境进行认知,最终修改自身的参考模型或调整控制器参数和策略,极大地减少了控制中存在的不确定性,以期得到良好的控制性能;根据实现方法的不同,自适应技术可大体分为两类：一类是控制模式的自我调整,这一类又称为参考自整定方法;另一类基于模型的自我修正,即在线辨识如迭代最小二乘法方法;由此自适应预测控制技术也可分为参数自整定自适应预测控制和模型辨识自适应预测控制;自适应控制与预测控制有机地结合起来,不仅提高了预测控制对于不确定性环境的适应能力,而且增强了自适应控制的鲁棒性;自适应控制与预测控制的结合,具有良好的互补性,在预测控制中引入自适应机制,则是预测控制反馈校正的一种表现形式,可提高预测控制系统对于环境不确定性的适应能力,借鉴自适应控制成熟的理论,通过预报时域的扩展及性能指标的加权,发展自适应预测控制算法;当前自适应预测控制理论研究,大多是针对线性系统进行的,有少量文献把自适应预测控制应用于非线性系统,其处理方法是将一类非线性系统等价为时变线性系统,将时变参数估计方法与预测控制结合起来,虽然对一类非线性系统取得了效果,但缺乏定性的分析和有效的等价转换手段,其实质还是对一类非线性系统的线性等价转换,可以说,当前自适应预测控制理论与应用主要是针对线性多变量的过程对象,由过程物理量直接反应性能指标以及集中式的信息模式,要把它应用于带有非线性的全过程目标控制,无论在理论与实际上都还有不少问题有待解决;参数自整定预测控制预测控制与传统的最优控制有很大不同,它采用了启发式优化的概念,允许设计者自由地选择优化性能指标的形式,一点为设计者提供了极大的设计自由,同时也成为预测控制参数自整定方法的基本出发点;席裕庚教授在其着作中从工程和理论角度阐述了以上各个参数选择、整定的基本原则,为后人研究奠定了基础;Rani在他的一篇文章中,比较并分析了三种DMC参数整定方法和三种GPC参数整定方法在非线性连续搅拌反应釜CSTR和汽轮发电机控制系统中的控制效果,并在此基础之上提出新的GPC参数整定方法;Shridhar在1998年前后研究了DMC系统在SISO和MIMO控制系统中的参数整定;罗刚等提出在对一个四阶弱阻尼振荡最小相位SISO控制对象的控制中,使用控制变量的位置型静态误差、超调量、上升时间以及进入稳态时间控制性能指标的多目标满意度优化计算模型,使用遗传算法,离线计算一组优化控制器参数:预测时域、控制时域、控制权矩阵和反馈校正滤波系数,由此得到比试凑法更好的DMC控制器参数;以上提及的方法,大多只是为了解决离线参数配置问题;对于时变、非线性控制对象,我们更发展一类在线参数整定方法;遗憾的是,目前明确提出在线参数整定的文献较少,直到近年来Al-Ghazzawi的工作中给出了一种在线调节预测控制器参数的算法;2001年Al-Ghazzawi的一篇文章中定义了使用k时刻下第i步预测输出值(|)Y k i k +∈1y n R ⨯与误差权向量(|)q k i k +∈1y n R⨯的偏导数以及预测输出(|)Y k i k +与控制权向量(|)r k i k +∈1u n R ⨯偏导数描述的敏感函数组:式中:u n 、y n —控制系统中被控变量和控制变量的个数;通过以上定义,文献中提出了控制权向量和误差权向量的隐性修改率: 式中:()Y k i Λ+—k i +时刻下的控制期望;通过如上修改率,在每个时刻进行在线整定控制权和误差权向量,然后使用新的权系数进行下一轮的滚动优化和反馈校正,使得控制器能够在每一步预测中都达到控制器参数最优设计;同时,通过调整控制期望,预测控制可以完成更为复杂的约束控制如带有指定边界域的设定值控制、指定边界域的扰动抑制控制等以及更为复杂的随动控制;Al-Ghazzawi 的工作颇具启发性,但同时也存在不足;首先,控制权和误差权对预测输出的影响是一个典型的非线性,但文中处于处理方便使用的是简化的线性化方程,这就意味着当控制权或误差权有较大变化时,采用文中的线性方程将对计算引入不可忽视的误差;其次,Al-Ghazzawi 在推导敏感函数过程中引用了大量的矩阵运算,由此导致的是控制时效性问题将成为该方法工程应用的主要考虑因素;事实上,这种考虑是值得的,因为,随着控制系统维数的增加,矩阵运算量如矩阵求逆的工作量将呈现出指数增长态势,因此如何进一步简化参数在线修正率是一个值得关注的研究方向;此外,文献的工作是基于精确时不变模型的基础之上的,实际上的控制对象都或多或少地带有非线性和时变特性,因此,为使参数自整定预测控制更具实用化的思想是将模型在线辨识自适应预测控制与预测控制器的参数自整定技术相结合; 模型辨识自适应预测控制简称自适应预测控制事实上,如果将预测控制参数模型的在线修正视为一般意义上的预测控制器的参数调整,那么模型辨识自适应预测控制就退化成了上述中的参数自整定预测控制;在系统辨识和建模技术发展的强烈势头的带动下,基于参考模型在线修正的预测控制技术近年来得到了迅猛的发展,有关系统辨识和预测控制技术相结合的文献更是不胜枚举;以下简要介绍模型辨识自适应预测控制技术在近年来取得的研究和应用成果;早在1984年Greco 在预测多变量多步自适应调节器控制算法中就提出了使用一系列独立估计预测模型的线性组合来克服在控制过程中存在的模型失配;陈绍东进一步阐述并发展了这种用多个简单线性参考模型的凸组合来消除或减少预测模型与实际控制对象之间存在的失配的思想;然而,在陈绍东博士的论文中也明确指出,在多变量控制中引入多模型组合的策略,无疑会带来巨大的在线计算量,因此对于实际多变量控制问题应对多模型组合策略进行极大简化才使该方法具备工程可操作性;其次,对于一个未知的控制系统,有些文章对于如何选择这些基模型没有给出明确的方法,因此使用显式多模型组合的预测控制策略在应用中只能具体问题具体分析,因而显得有些经验化;。

人工智能在农业中的作物病虫害预测系统演讲稿

人工智能在农业中的作物病虫害预测系统演讲稿大家好！今天，我非常荣幸站在这里，与大家共同探讨一个颇具前瞻性的话题——人工智能在农业中的作物病虫害预测系统。

想象一下，如果我们的农田能够提前预知病虫害的发生，那将是多么令人振奋的场景！这不仅将大大提高我们的防治效率，减少农药的使用，还将对环境保护和农产品质量产生深远影响。

而这一切，正是人工智能技术为我们带来的可能。

让我们先来看看现实中的案例。

在我国的某些地区，已经开始利用人工智能技术进行作物病虫害的预测。

通过收集大量的气象数据、土壤数据以及作物生长数据，这些系统能够运用复杂的算法，分析出病虫害发生的概率。

比如，某地区在引入人工智能系统后，成功地在病虫害爆发前进行了预警，使得农民能够及时采取措施，避免了巨大的经济损失。

这样的成功案例还有很多，它们都在向我们证明，人工智能在农业领域的应用具有巨大的潜力和价值。

但是，我们也不能忽视其中的挑战和困难。

例如，数据的收集和处理是一个复杂而庞大的工程，需要投入大量的人力物力。

此外，算法的精确度和稳定性也需要不断地优化和提升。

尽管如此，我坚信，随着科技的不断进步和农业现代化的步伐加快，人工智能在农业中的作物病虫害预测系统将会越来越成熟，越来越普及。

它将为我们带来更加精准、高效的农业生产方式，为我们的生活带来更多绿色、健康的农产品。

那么，我们该如何面对这个充满机遇和挑战的新时代呢？我认为，我们应该积极拥抱科技创新，不断提升自己的科技素养，以适应农业现代化的需求。

同时，我们也应该关注人工智能技术在农业领域的应用动态，了解最新的研究成果和发展趋势，以便更好地把握机遇，应对挑战。

在这里，我想引用一位著名科学家的话来结束我的演讲：“科技是第一生产力。

”让我们携手并进，共同开创一个充满希望和机遇的农业新时代！谢谢大家！。