基亏PLC的多变量广义预测控制模块设计
《2024年多变量系统的组合模型预测控制研究及软件设计》范文
《多变量系统的组合模型预测控制研究及软件设计》篇一一、引言随着现代工业系统的复杂性和不确定性日益增加，多变量系统的预测和控制问题变得越来越重要。
多变量系统通常涉及多个相互关联的变量，这些变量之间的相互作用和影响使得系统的预测和控制变得复杂。
为了解决这一问题，本文研究了多变量系统的组合模型预测控制方法，并设计了相应的软件系统。
二、多变量系统的组合模型预测控制研究1. 模型构建多变量系统的组合模型是解决多变量系统问题的重要手段。
本文首先通过分析多变量系统的特点和要求，确定了合适的模型构建方法。
通过综合考虑系统的动态特性、静态特性和非线性特性，建立了基于多变量系统的组合模型。
2. 预测方法预测是多变量系统控制的关键环节。
本文研究了多种预测方法，包括基于时间序列的预测、基于机器学习的预测等。
通过对比分析各种预测方法的优缺点，确定了适合多变量系统的预测方法。
同时，为了提高预测精度，本文还研究了预测模型的优化方法。
3. 控制策略控制策略是多变量系统组合模型的核心。
本文研究了多种控制策略，包括基于规则的控制、基于优化的控制等。
通过分析各种控制策略的适用范围和效果，确定了适合多变量系统的控制策略。
同时，为了实现更好的控制效果，本文还研究了控制策略的优化方法。
三、软件设计为了实现多变量系统的组合模型预测控制，本文设计了一套软件系统。
该软件系统包括数据采集、数据处理、模型构建、预测和控制等模块。
1. 数据采集模块数据采集模块负责从多变量系统中获取数据。
该模块通过传感器、仪表等设备采集系统的实时数据，并将数据传输到数据处理模块。
2. 数据处理模块数据处理模块负责对采集到的数据进行预处理和特征提取。
该模块通过算法对数据进行清洗、去噪、归一化等处理，提取出有用的特征信息，为后续的模型构建和预测提供支持。
3. 模型构建模块模型构建模块负责构建多变量系统的组合模型。
该模块根据数据处理模块提供的数据和特征信息，构建合适的模型结构和参数，为后续的预测和控制提供支持。
基于动态优化的多模型广义预测控制器设计
关 键词 ：多模 型 ； 分层式； 广 义预 测控 制 ； 动 态优 化 ； 经济 性 能 中图分 类号 ： Ｔ Ｐ ２ ７ ３ 文献标 志码 ：Ａ 文 章编 号 ： １ ６ ７ １—７ １ ４ ７ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ５—０ ５ ４ ８—０ ５
利 益 最大 的关键 变量设 定值 ； 下层 结构 中 义
预 测控 制 器追 踪上 层得 到 的设 定值 ， 即 采 用 多个 固定 模 型 和 自适 应 模 型 并行 辨 识 系统 的 动 态特
性， 提 高系统暂态性能和模型参数跳 变时 系统的调节能力； 底层为 Ｐ Ｉ Ｄ控制器用于抑制过程 中的扰
（ １ ． Ｋ ｅ ｙ ｌ ａ ｂ ｏ ｒ ｔｏ ａ ｒ ｙ ｏ ｆ Ａ ｄ ｖ ａ ｎ ｃ ｅ ｄ Ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ａ ｎ ｄ Ｏ ｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｆ ｏ ｒ Ｃ ｈ ｅ ｍ ｉ ｃ ａ ｌ Ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｅ ｓ ， Ｍｉ ｎ ｉ ｓ ｔ ｒ ｙ ｏ ｆ Ｅ ｄ ｕ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ， Ｅ ａ ｓ ｔ Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ
ｏ ｐ ｔ ｉ ｍ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏｒ ｆ ａ ｎ ｉ ｎ ｄ ｕ ｓ ｔ ｒ ｉ ａ ｌ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｗ ｉ ｔ ｈ ｊ ｕ ｍ ｐ ｉ ｎ ｇ ｐ ａ ｒ ａ ｍｅ ｔ ｅ ｒ ｓ ． Ｆ ｏ ｒ ｔ ｈ ｅ ｅ ｃ ｏ ｎ ｏ ｍｉ ｃ ａ ｌ ｍ ｏ ｄ ｅ ｌ ｐ ｒ ｅ ｄ ｉ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ
ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ， ｔ ａ ｋ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｍａ ｘ ｉ ｍｕ ｍ ｅ ｃ ｏ ｎ ｏ ｍｉ ｃ ｂ ｅ ｎ ｅ ｆ ｉ ｔ ａ ｓ ｔ ｈ ｅ ｇ ｏ ａ ｌ ， ｔ ｈ ｅ ｕ ｐ ｐ ｅ ｒ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ｄ ｙ ｎ ａ ｍｉ ｃ ａ ｌ ｌ ｙ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ ｅ ｃ ｏ ｎ ｏ ｍｉ ｃ
多变量广义预测控制的快速算法
多变量广义预测控制的快速算法
金元郁; 庞中华; 崔红
【期刊名称】《《微计算机信息》》
【年(卷),期】2005(21)3
【摘要】针对传统广义预测控制算法的计算量大这一缺陷,通:过对未来的控制序列的离线近似计算,而只精确求解当前时刻要实施的控制量,提出了一种广义预测控制的快速算法。
该算法简单,适用于任意维输入任意维输出(ADIADO)线性系统。
由于不必求解Diophantine方程,并在求解逆矩阵时,降低了逆矩阵的维数,从而大大减小了在线计算量。
仿真结果证实了该算法有效性和实用性。
【总页数】2页(P38-39)
【作者】金元郁; 庞中华; 崔红
【作者单位】266042 山东青岛青岛科技大学自动化系
【正文语种】中文
【中图分类】TP13
【相关文献】
1.对角CARIMA模型多变量广义预测控制改进算法 [J], 李奇安;褚健
2.对角CARIMA模型多变量广义预测控制器系数直接算法 [J], 李奇安;褚健
3.基于遗传算法的多变量增量型广义预测控制 [J], 李奇安;邵明新;李悦
4.基于多变量广义预测控制算法的脱硝优化研究及应用 [J], 张晓东; 王鹏飞; 刘乐
5.基于多变量广义预测控制算法的两级过热汽温协调联动控制 [J], 仝声;刘乐;王鹏飞
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广义预测控制 GPC
广义预测控制（GPC）GPC算法仿真被控对象模型动态矩阵控制算法的编程原理(1)(2)(3)(4)(5)(6)(7)GPC1.2.3.4.5.6.在线计算控制器参数d T7.得到控制增量?u(k)和控制输入u(k)＝u(k－1)＋?u(k)8.k+1?k，进入下一周期预测计算和滚动优化GPC程序：%Clarke广义预测控制（C=1）（对象参数已知）%N1=d、N、Nu取不同的值clearall；closeall;a=cell(1,2);b=cell(1,2);c=cell(1,1);d=cell(1,1);%对象参数symsk;k=length(k);endB阶次（因dgamma=1*eye(Nu);alpha=0.11;%控制加权矩阵、输出柔化系数L=600;%控制步数uk=zeros(d+nb,1);%输入初值：uk(i)表示u(k-i)duk=zeros(d+nb,1);%控制增量初值yk=zeros(naa,1);%输出初值w=10*[ones(L/4,1);-ones(L/4,1);ones(L/4,1);-ones(L/4+d,1)];%设定值xi=sqrt(0.01)*randn(L,1);%白噪声序列%求解多步Diophantine方程并构建F1、F2、G[E,F,G]=multidiophantine(aa,b,c,N);G=G(N1:N,:);endtime(k)=k;a=[10.8981];b=[9.99010.14142];c=1;d=1;y(k)=-aa(2:naa+1)*yk+b*duk(1:nb+1)+xi(k);%采集输出数据Yk=[y(k);yk(1:na)];%构建向量Y(k)dUk=duk(1:nb);%构建向量△U(k-j)elseif(300<k<=450)time(k)=k;a=[10.8838];b=[9.60410.34067];c=1;d=1;y(k)=-aa(2:naa+1)*yk+b*duk(1:nb+1)+xi(k);%采集输出数据Yk=[y(k);yk(1:na)];%构建向量Y(k)end%endYr=[yr(k+N1:k+N)]';%构建向量Yk(k)%求控制量dU=inv(F1'*F1+gamma)*F1'*(Yr-F2*dUk-G*Yk);%ΔUdu(k)=dU(1);u(k)=uk(1)+du(k);%更新数据fori=1+nb:-1:2uk(i)=uk(i-1);duk(i)=duk(i-1);enduk(1)=u(k);endendfunction[E,F,G]=multidiophantine(a,b,c,N)%*********************************************************** %功能：多步Diophanine方程的求解%调用格式：[E,F,G]=sindiophantine(a,b,c,N)(注：d=1)%输入参数：多项式A,B,C系数向量及预测步数（共4个）%输出参数：Diophanine方程的解E,F,G（共3个）%************************************************************* na=length(a)-1;nb=length(b)-1;nc=length(c)-1;%A、B、C的阶次%E、F、G的初值E=zeros(N);E(1,1)=1;F(1,:)=conv(b,E(1,:));elseend%求EendendG(j+1,na)=-G(j,1)*a(na+1);F(j+1,:)=conv(b,E(j+1,:));end仿真结果N=15Nu=5alpha=0.11N=10Nu=5alpha=0.11N=15Nu=3alpha=0.11N=15Nu=3alpha=0.31结论但可。
《2024年多变量系统的组合模型预测控制研究及软件设计》范文
《多变量系统的组合模型预测控制研究及软件设计》篇一一、引言随着工业自动化的快速发展，多变量系统的预测控制成为了当前研究的热点。
多变量系统通常涉及多个相互关联的变量，这些变量的复杂交互关系使得系统控制和预测变得极具挑战性。
为了有效解决这一问题，本文对多变量系统的组合模型预测控制进行了深入研究，并设计了一款针对该领域的软件。
二、多变量系统的特点与挑战多变量系统具有以下特点：1. 多个相互关联的变量；2. 复杂的交互关系；3. 动态变化的环境。
这些特点使得多变量系统的控制和预测变得极具挑战性。
传统的单一模型控制方法往往难以满足多变量系统的需求，因此需要采用组合模型预测控制方法。
三、组合模型预测控制研究本文提出的组合模型预测控制方法，旨在通过多种模型的组合，提高多变量系统的预测精度和控制效果。
主要研究内容包括：1. 模型选择：根据多变量系统的特点，选择合适的预测模型，如神经网络、支持向量机、模糊逻辑等。
2. 模型组合：通过加权、集成等方法，将多个模型进行组合，以提高预测精度和控制效果。
3. 优化算法：采用优化算法对组合模型进行优化，以适应多变量系统的动态变化环境。
四、软件设计为了实现多变量系统的组合模型预测控制，本文设计了一款软件。
该软件的主要功能包括：1. 数据采集与处理：采集多变量系统的数据，并进行预处理，以便进行后续的预测和控制。
2. 模型选择与组合：根据多变量系统的特点，选择合适的预测模型，并进行组合。
3. 预测与控制：利用组合模型进行预测，并根据预测结果进行控制，以实现系统的稳定性和优化目标。
4. 用户界面：提供友好的用户界面，方便用户进行操作和监控。
该软件的设计采用模块化设计思想，便于后续的维护和扩展。
同时，为了提高软件的性能和稳定性，采用了多种优化措施，如并行计算、缓存优化等。
五、实验与分析为了验证本文提出的组合模型预测控制方法及软件设计的有效性，进行了以下实验：1. 模拟实验：在模拟的多变量系统中进行实验，验证组合模型的预测精度和控制效果。
广义预测控制,算法及仿真实例
广义预测控制算法及实例分析一．广义预测控制算法1.广义预测控制的提出广义预测控制是预测控制中三种常见算法之一。
预测控制的提出并不是某一种统一理论的产物，而是源于工业实践，并在工业实践过程中发展和完善起来的一类新型计算机控制算法。
预测控制不会过分依赖被控对象的精确数学模型，能很好的应对工业对象的结构、参数的不确定性，且用工业计算机较容易实现。
2.广义预测控制的基本原理广义预测控制是预测控制中最具代表性的算法，他有三方面的特点：基于传统的参数模型，模型参数少；是在自适应发展过称中发展起来的，保留了自适应发展的优点且更具鲁棒性；采用多步预测、滚动优化、反馈校正更适于工业应用。
广义预测控制基本原理：预测模型、滚动优化、反馈校正预测模型：预测控制的模型称为预测模型。
预测控制对模型的要求只强调其功能而非结构，只要模型可利用过去己知数据信息预测系统未来的输出行为，就可以作为预测模型。
在DMC、MAC等预测控制策略中，采用了阶跃响应、脉冲响应等非参数模型，而GPC预测控制策略则多选择CARIMA参数模型。
滚动优化：预测控制是一种优化控制算法，通过某一性能指标的最优来确定未来的控制作用。
预测控制的优化标准不是采用一成不变的全局最优化目标，而是采用滚动式的有限时域优化策略。
优化不是一次离线进行，而是反复在线进行。
在每一采样时刻，优化性能指标只涉及到未来有限的时域，而到下一采样时刻，这一优化时域同时向前推移。
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，即实现滚动优化。
反馈校正：预测控制算法在进行滚动优化时，优化的基点应与系统实际一致。
但作为基础的预测模型，只是对象动态特性的粗略描述，可能与实时状态不慎符合。
这就需要用附加的预测手段补充模型预测的不足，或对基础模型进行在线修正。
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，每次只是实施当前时刻的控制作用。
到下一采样时刻，则首先检测对象的实际输出，并利用这一实时信息对基于模型的预测进行修正，然后再进行新的优化。
广义预测控制在机组控制系统中的仿真研究
广义预测控制在机组控制系统中的仿真研究摘要：由于单元机组是一个复杂的系统，一般都存在着很大的延迟和惯性，被控对象具有不确定性和强耦合，常规的PID 控制器在处理大延迟对象上很难获得较好的控制效果。
我们将广义预测算法应用到机组控制中，利用MA TLAB 仿真，对响应速度和鲁棒性进行分析，通过比较仿真效果表明广义预测控制方法对系统具有良好的适应性和鲁棒性。
关键词：预测控制 控制系统 仿真0 引言广义预测控制（GPC ）是在最小方差控制的基础上，汲取动态矩阵控制（DMC ）和模型算法控制（MAC ）中的多步预测优化策略，随着自适应控制的研究而发展起来的一种预测控制方法。
此种控制算法的数学模型是通过推导控制律参数而获取的，在理论研究和实际应用中都得到了重视[1]。
本文采用广义预测控制算法对500MW 机组80%负荷点处定压运行进行仿真研究。
1 多变量广义预测控制算法预测控制算法是在工业生产过程和相关的理论知识结合的基础上提出来的，与传统的PID 控制方法相比较，预测控制算法具有自身的优越性。
广义预测控制具有预测控制算法的基本特征，因而具有优良的控制性能和鲁棒性，使系统的设计更加灵活，被认为是在复杂工业控制领域具有代表性的预测控制算法之一。
广义预测控制算法采用的预测模型是具有一定结构和参数的最小化模型，因此对系统输出进行预测时需要已知模型结构，这给预测模型的建立增加了难度，但所需确定的参数较少，减少了计算量。
在GPC 中，采用了最小方差控制中所用的受控自回归积分滑动平均模型来描述收到随机干扰的对象[2]∆+-=---)()()1()()(q A 111t q C t u q B t y ξ）（ （1） 其中cc b b a a n n n n n n q c q c c q A q b q b b q B q a q a q A ---------+++=+++=+++=...)(...)(...1)(11011101111式中，1q -是后移算子，表示后退一个采样周期的相应的量；11--=∆q 为差分算子；）（t ξ是一个不相关的随机序列，表示一类随机噪声的影响。
多变量广义预测控制
在线估计参数的控制方法
01 背景
目录
02 多变量控制
03 广义预测控制
04 算法的改进
05 控制系统的分析
多变量广义预测控制（Multivariable generalized predictive control ）具有多个输入量或输出量的 采用传统的参数模型(如CARIMA模型)，参数的数目较少，对于过程参数慢时变的系统，易于在线估计参数的控制 方法。
多变量控制
简介
优点
具有一个以上输入或一个以上输出的系统，在那里任一输入的变动产生来自一个以上输出的一个响应，叫做 多变量系统。一般说来，会有m个输入和l个输出，如图1所示。如果了l=m，这系统叫做方形系统。
图1
如果任一输入的变动产生来自一个以上输出的一个响应，那么这是由于系统中某种内部耦合或传输通路引起 的，通常，当处理一个特定输入时，一个特定的系统输出端会比其他输出端起更大的响应，其他输出端对这个物 入变动的响应叫做交互作用。
控制系统的分析
稳定性分析
鲁棒性分析
当预测模型没有建模误差时， Clarke等人从状态空间的角度对 GPC的稳定性进行了分析，认为当开环系统 能稳可测时，通过选择适当的参数，可以使闭环系统在有限时域内稳定，并产生稳定的状态最小拍控制；当预测 长度趋近无穷大时，闭环系统稳定，但算法的计算量将随预测长度的增加而呈指数倍增长，这就要求预测长度在 适当的范围之内，因此在一般情形下， GPC算法并不一定能保证系统的闭环稳定性。针对这个问题，众多学者进 行了大量的研究，有些学者通过对算法的改进来保证系统的闭环稳定性，如上节中提到的各种稳定的广义预测控 制算法；还有一些学者则直接从理论上来分析 GPC的稳定性，这些分析主要有两类：基于内模控制原理和状态空 间分析。
PI型广义预测控制算法及其在温度控制中的应用研究
PI型广义预测控制算法及其在温度控制中的应用研究摘要广义预测控制(Generalized Predictive Control)是80年代产生的一种新型计算机控制方法是预测控制中最具有代表性的算法之一，它一出现就受到了国内外控制理论界和工业界的重视成为研究领域最为活跃的一种预测控制算法。
本文对广义预测控制理论进行深入研究，包括其基本理论、算法的优点及一些重要参数对系统性能的影响,使用Matlab和Visual Basic软件编写程序，实现PI型广义预测控制算法对工业过程常见的一阶、二阶带纯滞后对象的控制仿真，并将该算法应用于温度控制,得到了良好的控制效果.该算法对模型的精度要求不高，具有多步预测、滚动优化和反馈校正三个基本特征，具有优良的控制性能和鲁棒性，由于在优化中引入了多步预测思想，使其抗扰动及时延变化等能力显著提高。
主要工作内容如下:(1)研究了广义预测控制算法和传统的PID控制算法的原理，并分析比较了它们在实际应用中的优缺点。
(2)研究了基于GPC的PI型控制算法，将其应用于温度控制，并用MATLAB仿真，仿真结果表明，该算法在快速性和稳态性能方面均有较优秀的表现。
关键词:PI广义预测控制(GPC)，系统仿真，丢番图方程，温度控制THE STUDY OF PI TYPE GENERALIZED PREDICTIVE CONTROL AND ITS APPLICATION INTEMPERATURE PROCESSABSTRACTGeneralized Predictive Control (GPC), which appeared in 80’s, is a new type of computer control method and one of the most representative algorithm. It has received increasing attention in the field of control and industry.The generalized predictive control was researched in the paper concluding the basic theory, the advantage of the algorithm and the effect of some important parameters. Matlab and Visual Basic are adopted to programming. Furthermore, simulation research was done for the first order and the second order model of industry process. Also, the algorithm was applied on temperature process. GPC algorithm doesn’t depend on exact model, which has three characters in the forms of multiple forecasting, roll optimize and feedback correction. Meanwhile, it shows well qualities of control and great robust. The ability of disturbance rejection and time-varying restraining has been enhanced greatly with the multi-step forecasting concept. The main idea is as follows,(1) The principles of the generalized predictive control and the traditional PID control were analyzed, and their advantages and defaults in practice were compared.(2) The PI type generalized predictive control and its application in temperature control was studied. Matlab simulation research showed that the improved algorithm can obtain better control effect in both the response time and the steady-state performance.Key words: PI type Generalized Predictive Control , System Simulation,Diophantine Equation, Temperature Process目录摘要 ........................................................................ I ABSTRACT . (II)一、绪论 (1)1.1 先进控制发展概述 (1)1.1.1 先进控制的产生背景 (1)1.1.2 先进控制的种类 (1)1.2 预测控制发展概述 (4)广义预测控制发展概述 (5)二、PID 算法和仿真 (6)2.1 PID 算法 (6)2.1.1 对象辩识和初始参数整定 (8)2.2 PID 控制参数对系统性能影响 ........................................... 9 ．比例增益p K 对系统性能的影响 ....................................... 9 积分时间i T 对控制性能的影响 .. (10)2.2.3 微分时间d T 对控制性能的影响 (10)2.3 被控对象离散数学模型的建立 (10)2.4 PID 控制仿真 (13)三、广义预测控制基本算法 (19)预测模型 (19)3.2 j 步导前输出 (20)3.3 Diophantine 方程的递推求解 (21)3.4 多步输出预测 (23)最优控制率的计算 (24)系统的IMC 结构 (25)四、PI 型广义预测控制算法 (30)控制算法的推导 (30)4.2 简化控制算法的推导 (33)4.3 仿真研究 (35)4.3.1 主要调节过程及结论 (35)4.3.2 PIGPC 与PID 仿真结果比较 (37)4.3.3 PIGPC 的抗干扰性，随动性，鲁棒性 (37)4.3.4 比例因子P K 和积分因子I K (39)五、总结 (41)参考文献 (42)致谢 (44)附录 (45)一、绪论先进控制发展概述先进控制作为现今工业控制界的主要控制策略，经过了近半个世纪的发展才得以达到今天的发展水平。
《2024年多变量系统的组合模型预测控制研究及软件设计》范文
《多变量系统的组合模型预测控制研究及软件设计》篇一一、引言随着现代工业的快速发展，多变量系统的控制问题变得越来越复杂和重要。
多变量系统涉及到多个相互关联的变量，这些变量的相互作用和影响使得系统的控制变得复杂。
为了解决这一问题，本文将研究多变量系统的组合模型预测控制，并探讨其软件设计。
二、多变量系统概述多变量系统是指在工业生产过程中，涉及到多个相互关联的物理量或参数的系统。
这些物理量或参数可能包括温度、压力、流量、浓度等。
这些变量之间存在着复杂的相互作用和影响，使得系统的控制变得复杂。
多变量系统的控制需要综合考虑各个变量的影响，以达到最优的控制效果。
三、组合模型预测控制研究组合模型预测控制是一种基于数学模型的预测控制方法，通过建立多变量系统的数学模型，对未来时刻的输出进行预测，并根据预测结果进行控制。
该方法可以有效地处理多变量系统中的耦合问题，提高系统的控制精度和稳定性。
在研究过程中，我们首先需要对多变量系统进行建模。
建模的方法可以包括机理建模和黑箱建模等。
机理建模是通过分析系统的物理原理和化学反应等机理来建立数学模型，而黑箱建模则是通过收集系统的输入输出数据来建立数学模型。
在建立数学模型的基础上，我们可以利用组合模型预测控制方法对未来时刻的输出进行预测。
预测的结果可以用于指导控制器的设计，以达到最优的控制效果。
四、软件设计为了实现多变量系统的组合模型预测控制，我们需要设计相应的软件系统。
软件系统包括数据采集、数据处理、模型建立、预测控制和结果输出等模块。
首先，数据采集模块负责收集多变量系统的输入输出数据。
这些数据可以来自于传感器、执行器等设备。
其次，数据处理模块负责对采集到的数据进行处理和分析，包括数据清洗、特征提取等。
然后，模型建立模块根据处理后的数据建立多变量系统的数学模型。
这个数学模型可以是机理模型或黑箱模型等。
接着，预测控制模块利用数学模型对未来时刻的输出进行预测，并根据预测结果进行控制。
多变量广义预测控制
多变量广义预测控制(MGPC)实验报告1．GPC 原理介绍1.1 预测模型假设系统基于下面的离散时间CARIMA 模型：)1(/)()1()()()(11∆ξk k u z B k Y z A +-=--其中，),(),(k u k y 和)(k ξ是系统的m 维输出、p 维输入和m 维噪声向量，并且a a n n z A z A z A ---+++= 1111)(，b b n n z B z B B z B +++=-- 1101)(，i A 和i B 为m m ⨯和p m ⨯阶矩阵。
1.2 目标函数)2()1()()|(ˆ1122∑∑==-+++-+=Nj N j I d umj k u j k y k j k yJ Λ∆其中)|(ˆk j k y +是对)(k y 的向前第j 步预测，Λ为半正定阵，通常取),,(1p diag λλΛ =，0≥i λ。
)}({j k y d +是设定值的柔化序列向量，由下式产生：⎩⎨⎧=-+-+=+=)3(),,1()()()1()()()(N j k y I j k y j k y k y k y r m d d αα其中10),,(1<≤=i m diag αααα ，⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=m r r r y y k y 1)(为m 维设定值向量。
1.3 控制器求解引入下面的矩阵丢番图方程组：)5(,,1)4(,,1Nj H z G B E N j F z A E I jjj j j j j =+==+=--∆其中)1()1(1)1()0(----+++=j j j z E z E E E ， aa n n jj jj zF z F F F --+++=)(1)1()0( ，)1()1(1)1()0(----+++=j j j z G z G G G ， )1()(1)1()0(---+++=b b n n jj jj zH z H H H ，)(i E 和)(i F 为m 阶方阵，)(i G 和)(i H 是m p ⨯阶矩阵。
《多变量系统的组合模型预测控制研究及软件设计》范文
《多变量系统的组合模型预测控制研究及软件设计》篇一一、引言随着现代工业系统的复杂性和不确定性日益增加，多变量系统的控制和管理成为一项重要且复杂的任务。
在这个背景下，研究和发展高效且精准的预测控制技术对于保障系统的稳定运行和提高其效率变得至关重要。
本篇论文主要对多变量系统的组合模型预测控制进行研究，并探讨其软件设计的相关问题。
二、多变量系统的组合模型预测控制研究2.1 模型构建多变量系统的组合模型预测控制首先需要建立准确的系统模型。
这个模型应该能够捕捉到系统各个变量之间的相互关系和影响，从而为后续的预测和控制提供基础。
模型的构建通常需要利用历史数据和系统知识，通过统计分析和机器学习等方法进行。
2.2 预测算法在建立了系统模型之后，需要选择合适的预测算法进行预测。
常见的预测算法包括线性回归、神经网络、支持向量机等。
这些算法可以根据具体的应用场景和需求进行选择和组合，以实现更精确的预测。
2.3 控制策略在得到预测结果之后，需要制定合适的控制策略来调整系统的运行。
控制策略的制定需要考虑系统的稳定性、响应速度、能耗等因素，以达到最优的控制效果。
常见的控制策略包括PID控制、模糊控制、优化控制等。
三、软件设计3.1 软件架构设计多变量系统的组合模型预测控制的软件设计需要考虑到软件的架构设计。
一般来说，软件架构应该具有模块化、可扩展、可维护等特点，以便于后续的升级和维护。
同时，还需要考虑到软件的实时性，以确保能够及时响应系统的变化。
3.2 算法实现在软件架构设计的基础上，需要实现上述的模型构建、预测算法和控制策略等算法。
这需要利用编程语言和相关的开发工具进行实现。
在实现过程中，需要注意算法的效率和精度，以及代码的可读性和可维护性。
3.3 用户界面设计为了方便用户使用，软件还需要设计友好的用户界面。
用户界面应该具有直观、易用、美观等特点，以便于用户进行操作和监控。
同时，还需要提供相应的数据分析和报表生成等功能，以便于用户对系统的运行情况进行评估和分析。
基于WINCC和PLC的预测PID控制仿真及实现
基于WINCC和PLC的预测PID控制仿真及实现崔桂梅;周高强;张勇【摘要】针对电阻加热水冷却实验室解耦控制装置系统的强耦合性，常规的PID 不能得到很好的控制效果，介绍一种基于递推最小二乘法在线辨识系统模型的广义预测、PID串级控制．通过内环PID作用将一个慢性系统变成一个动态性能比较好的控制对象，再通过外环预测控制的优化功能，增强系统的适应能力和对耦合干扰的抗干扰性．通过MATLAB仿真，验证预测PID控制算法的可行性．针对仿真不能准确描述控制对象本身的情况，又通过WINCC脚本的预测控制编程与西门子PLC中的PID算法结合，实现预测PID的串级控制．试验结果表明，预测PID较PID控制对时变控制对象具有比较好的适应能力，对耦合系统的干扰具有优于常规PID的稳定性能．%Due to the strong coupling of resistance heating water cooling laboratory decoupling control devices, the conventional PID control is difficult to have good results. This paper uses a generalized predictive PID cascade control based on changing the system model on line by using the recursive least squares method. Through the inner loop PID action, it changes a chronic system into a better control object with dynamic performance, and then enhance the system＇s adaptability and the interference immunity to the coupled interference through the outer loop predictive control optimization capabilities. Through MATLAB simulation, it verified the feasibility of predictive PID control algorithm. For the simulation that does not accurately reflect the control of the real situation, this article realizes the prediction PID cascade control by writing the predictive control program in WINCC script, and by writing the PIDcontrol algorithm in PLC and then by communicating them to achieve the predictive PID cascade control. Experimental results show that the predictive PID control has a better adaptability to the time-varying control object, comparing with PID control, and a better stable performance to the interference of the coupled system.【期刊名称】《河南理工大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2012(031)004【总页数】6页(P453-458)【关键词】PID;递推最小二乘法;WINCC;S7300【作者】崔桂梅;周高强;张勇【作者单位】内蒙古科技大学,内蒙古包头014010;内蒙古科技大学,内蒙古包头014010;内蒙古科技大学,内蒙古包头014010【正文语种】中文【中图分类】TP273.10 引言电阻加热水冷却过程实验装置是一种常见的实验室解耦控制装置.通过改变电动调节阀的开度控制外筒的水温,内筒通过电加热器的电压,改变内筒的水温.内筒筒壁为钢板,导热性能好.改变电动调节阀和加热器的电压,可以使内外筒的温度分别保持在不同的设定温度下.由于该系统是个大耦合、大时变、小滞后系统,常规PID很难获得好的控制效果.对于耦合度较高的系统,常用的方法是将MIMO系统变成多个SISO系统分别进行控制.对于耦合系统的解耦设计都需要确定变量间的耦合关系,而耦合关系的确定往往比较难.预测控制是建立在参数模型基础上的一种新型控制算法,与经典控制相比,预测控制算法对突发性干扰的抑制性能比较好,但跟踪性能往往不如PID闭环控制有效.将预测控制与新的智能控制结合,在一定程度上能提高预测控制的控制性能[1-10].本文将预测控制和常规PID控制相结合,先用PID将一个大惯性系统变为一个响应比较快的系统.当模型变化时,再利用预测控制的优化控制功能,将PID闭环系统当做控制对象进行控制.预测PID参数比较简单,而且具有单独预测控制与较好的动态性能和抗干扰性能.1 对象分析与建模取对象的开环阶跃响应,内外筒的初始参数分别为:内筒电压170(0～1 000对应0～220 V),外筒300(0～1 000对应0～1开度).当系统达到稳定时作为系统的零状态,内筒温度和外筒温度分别为T1=59.4 ℃,T2=37.0 ℃.内筒电压给定由170变为220,外筒开度不变时,每隔2 min取样T1和T2，直到内外筒温度3次取样都稳定不变;同样内筒电压保护不变,外筒开度由300变为400时,每隔2 min取样T1和T2，到温度不变为止.然后,对采样温度用最小二乘法进行二阶曲线拟合得.基于预测PID算法的控制器设计系统原理如图1所示.其中:r为温度设定值;(k+j/k)为当前时刻的预测输出;e(k)为当前时刻的预测误差;为当前时刻的系统辨识模型参数，U为控制电压，K为控制开度，T为输出温度．2 广义预测控制器设计2.1 预测模型的建立在GPC中通常采用CARIMA模型描述受到干扰的被控对象,其离散差分方程为A(z-1)ΔT(k)=B(z-1)x(k-1)+C(z-1)ξ(k)/Δ,(1)式中：A(z-1)=1+a1z-1+…+anaz-na;B(z-1)=b0+b1z-1+…+bnbz-nb;C(z-1)=c0+c1z-1+…+cncz-nc;Δ=1-z-1;ΔT(k),x(k)和ξ(k)分别为输出温度增量，输入PID给定值和均值为零均值白噪声序列.若系统时滞大于1,则B(z-1)多项式开头的一项或几项系数等于零.根据对象的阶跃响应特性,本文采用二阶预测模型.由于系统的采样周期比较长(0.3 min),因此，本文采用递推最小二乘法,进行在线模型的辨识.最小二乘法递推算法公式为φ，Kl+1=Plφl+1/φl+1)，，式中：,a2,b1,b2,b3].采用递推最小二乘法辨识参数,可提供不用存储大量历史数据,通过估算得到一个在最小方差意义上与试验数据拟合最好的数学模型.试验表明，在系统稳定的情况下,经过3次递推后,即可得到与系统模型稳态值相差小于20%的模型,有较快的收敛性.2.2 滚动优化为了增强系统的稳定性,采用的目标函数ΔT(k+j)-w(k+j)]2+λ(j)[Δx(k+j-1)]2}，(2)式中:E为数学期望; N1为优化时域的始值N2为优化时域的终值;Nu为控制时域,即Nu步后控制量不再变化；λ为控制加权系数；w为过程的期望输出.控制系统的参考轨迹为w(k+j)=αjΔt(k)+(1-αj)r j=1,2,…,n，式中：r为设定值；ΔT(k)为输出；w(k+j)为参考轨迹;α为柔化系数,0<α<1.目标函数中第二项的引入主要用于抑制过于剧烈的控制增量,防止系统超出限制范围或发生剧烈振荡.2.3 输出预测根据CARIMA模型对未来时刻的系统输出进行预测,引入下列Diophantine方程为Ej(z-1)A(z-1)Δ+z-1Fj(z-1)=1，(3)Ej(z-1)B(z-1)=Gj(z-1)+z-1Hj(z-1)，(4)其中，Ej(z-1)=e0+e1z-1+…+ej-1z-(j-1)，Fj(z-1)=fj,0+fj,1z-1+ …+fj,naz-na，Gj(z-1)=gj,0+gj,1z-1+…+gj,j-1z-(j-1)Hj(z-1)=hj,0+hj,1z-1+…+hj,nb-1z-(nb-1).将(1)式两边同时乘以Ej(z-1)得Ej(z-1)A(z-1)ΔΔT(k+j)=Ej(z-1)ΔxB(z-1)x(k-1)+Ej(z-1)C(z-1)ξ(k+j)，(5)将式(3)，(4)代入式(5)得ΔT(k+j)=GjΔx(k+j-1)+FjΔΤ(k)+HjΔx(k-1)+Ejξ(k+j).(6)由于Ejξ(k+j)均为k时刻以后的白噪声，因此k+j时刻，ΔT(k+j)的最优预测输出为ΔT(k+j)=GjΔx(k+j-1)+FjΔT(k)+HjΔx(k-1).(7)使得J最小的最优预测控制律为Δx=(GTG+λI)-1GT[y-FΔT(k)-HΔx(k-1)].根据滚动优化的原则，最优预测控制律可以写为Δx=PT[y-FΔT(k)-HΔx(k-1)]，式中：PT=(GTG+λI)-1GT.2.4 反馈校正实际系统难免存在非线性、时变、模型失配、干扰等问题,因此，引入反馈环节可以修正预测的不确定性,使优化建立在较准确的预测基础上.反馈环节是个重要环节,校正系数的改变对系统稳定性有很大影响.反馈校正系数β和控制增量比例系数λ配合调节,能使预测控制对确定的模型达到较好的控制效果.3 预测PID的MATLAB仿真当系统的给定值为t=0时,r1=64.4,r2=37;t=30时,r1=74.4,r2=37;t=50时,r1=74.4,r2=27;t=80时,r1=69.4,r2=27;t=100时,r1=69.4,r2=32．所对应的内筒温度值如图2(a)所示,外筒温度值如图2(b)所示。
一种基于PLC的通用型广义预测控制模块设计的开题报告
一种基于PLC的通用型广义预测控制模块设计的开题报告1. 研究背景广义预测控制（GPC）是一种基于机器学习和控制理论相结合的控制方法，具有良好的鲁棒性和适应性，在许多领域得到了广泛应用。
现有的GPC方法主要基于MATLAB等软件实现，不能直接应用于实际控制系统中。
因此，开发一种基于PLC的通用型GPC模块，将能够方便地应用于实际的工业控制系统中，具有重要的理论和实际意义。
2. 研究内容本课题的研究内容主要包括以下几个方面：（1）PLC控制系统的搭建：搭建基于PLC的控制系统，包括控制器、开关量输入输出模块、模拟量输入输出模块等。
（2）GPC算法的实现：基于MATLAB等软件，编写和调试GPC算法，并封装成通用的程序模块。
（3）PLC控制模块的设计：将GPC算法模块封装成PLC控制模块，并实现与PLC控制系统的数据交换和事件响应等功能。
（4）实验验证和性能评估：通过实验验证，测试设计的PLC控制模块在不同控制场景下的性能，并对其进行评估和改进。
3. 研究意义本课题的研究成果将具有以下重要的理论和实际意义：（1）推动GPC算法在工业控制领域的应用：设计的PLC控制模块将能够方便地部署到各种实际的工业控制系统中，促进GPC算法在工业控制领域的应用。
（2）提高PLC控制系统的控制效率和精度：设计的PLC控制模块将能够提高控制系统的响应速度和控制精度。
（3）为控制系统的智能化发展提供支持：设计的PLC控制模块具有广泛的应用场景和推广价值，为控制系统的智能化发展提供支持。
4. 研究方法本课题的研究方法主要包括理论研究和实验验证两个方面。
在理论研究方面，主要包括对GPC算法的研究、PLC控制模块的设计等；在实验验证方面，主要包括PLC控制系统的搭建、GPC算法的实现和PLC控制模块的实现与测试等。
5. 预期成果本课题的预期成果包括以下几个方面：（1）设计和实现基于PLC的通用型GPC控制模块；（2）通过实验验证，验证设计的控制模块在不同控制场景下的性能；（3）对设计的控制模块进行改进和优化，提高其控制效率和精度；（4）发表相关研究论文，并申请相应的专利。
《2024年多变量系统的组合模型预测控制研究及软件设计》范文
《多变量系统的组合模型预测控制研究及软件设计》篇一一、引言随着科技的不断进步，多变量系统的预测控制问题越来越受到关注。
在各种复杂工业生产过程中，如化学反应过程、热能电力系统、制药过程等，都存在多个变量相互作用的情况，这就需要借助高精度的模型进行预测和控制系统。
本文将对多变量系统的组合模型预测控制进行研究，并探讨其软件设计。
二、多变量系统的组合模型预测控制研究（一）多变量系统概述多变量系统是指系统中存在多个相互关联的变量，这些变量之间的关系可能会因为不同的影响因素而发生改变。
这种系统的特点是对复杂度、精确度、鲁棒性和灵活性都有较高要求。
（二）组合模型的应用在多变量系统中，需要构建多种不同类型的模型进行预测和控制。
其中，组合模型是一种有效的解决方案。
组合模型可以结合多种单一模型的优点，提高预测和控制精度。
常见的组合模型包括神经网络模型、模糊逻辑模型、支持向量机模型等。
（三）预测控制策略预测控制是一种重要的控制策略，其基本思想是根据系统模型预测未来时刻的输出，并计算控制量使输出尽可能接近期望值。
在多变量系统中，预测控制需要结合组合模型进行设计，以实现高精度的预测和控制。
常见的预测控制策略包括基于状态空间模型的预测控制、基于神经网络的预测控制和基于优化算法的预测控制等。
三、软件设计（一）需求分析多变量系统的组合模型预测控制软件设计需要进行需求分析，确定系统的功能需求、性能需求和可靠性需求等。
此外，还需要对系统的操作流程、用户界面等进行详细规划。
（二）系统架构设计根据需求分析结果，设计合理的系统架构。
系统架构应具备可扩展性、可维护性和可重用性等特点。
常见的系统架构包括模块化架构、分层架构等。
（三）功能模块设计将需求分解为若干个功能模块，每个模块实现特定的功能。
如数据采集模块负责采集多变量系统的实时数据，数据预处理模块负责对数据进行清洗和转换等预处理工作，组合模型预测模块根据选定的组合模型进行预测和控制等。
《多变量系统的组合模型预测控制研究及软件设计》范文
《多变量系统的组合模型预测控制研究及软件设计》篇一一、引言随着科技的不断进步，多变量系统的预测控制问题越来越受到关注。
在各种复杂工业生产过程中，多变量系统的控制是确保生产效率和产品质量的关键。
本文将针对多变量系统的组合模型预测控制进行研究，并探讨其软件设计实现。
二、多变量系统预测控制研究2.1 研究背景多变量系统是一种复杂的系统，它涉及多个变量之间的相互影响和交互作用。
由于这种复杂性，对多变量系统的预测和控制变得尤为困难。
为了提高系统的稳定性和生产效率，研究人员不断探索新的预测控制方法。
2.2 组合模型研究为了更准确地预测多变量系统的行为，研究者们提出了多种组合模型。
这些模型结合了不同的预测方法，如神经网络、模糊逻辑、时间序列分析等，以实现更精确的预测。
本文将重点研究这些组合模型在多变量系统中的应用，并探讨其优势和局限性。
2.3 预测控制策略针对多变量系统的特点，本文提出了一种基于组合模型的预测控制策略。
该策略首先通过组合模型对系统进行预测，然后根据预测结果进行控制决策。
通过这种方式，可以实现对多变量系统的精确控制和优化。
三、软件设计实现3.1 软件架构设计为了实现多变量系统的组合模型预测控制，需要设计一个合适的软件架构。
本文采用模块化设计思想，将软件分为数据预处理模块、模型训练模块、预测模块和控制模块等。
每个模块负责不同的功能，以便于软件的维护和扩展。
3.2 数据预处理数据预处理是软件设计的关键环节之一。
在收集到原始数据后，需要进行数据清洗、归一化、特征提取等操作，以便于模型的训练和预测。
本文将详细介绍数据预处理的方法和步骤。
3.3 模型训练与优化模型训练是软件设计的核心部分。
本文将介绍如何使用组合模型进行训练，包括模型的选择、参数的设定、训练过程等。
同时，还将探讨如何对模型进行优化，以提高预测的准确性和控制的效果。
3.4 预测与控制实现在模型训练完成后，软件将进行预测与控制实现。
预测模块将根据训练好的模型对系统进行预测，控制模块将根据预测结果进行控制决策。
《多变量系统的组合模型预测控制研究及软件设计》范文
《多变量系统的组合模型预测控制研究及软件设计》篇一一、引言随着工业技术的飞速发展，多变量系统的预测和控制已成为许多领域的重要课题。
为了实现多变量系统的精确预测和有效控制，本文将研究多变量系统的组合模型预测控制方法，并探讨其软件设计。
二、多变量系统概述多变量系统是指系统中存在多个相互关联的变量，这些变量之间相互影响，共同决定系统的行为和性能。
在工业生产、航空航天、医疗等领域中，多变量系统的控制和预测具有重要意义。
三、多变量系统组合模型预测控制研究3.1 模型构建多变量系统的组合模型预测控制需要建立准确的数学模型。
根据系统的特性和需求，可以选择合适的模型结构和算法，如神经网络、支持向量机、模糊逻辑等。
这些模型能够描述系统内各变量之间的关系，为预测和控制提供依据。
3.2 预测方法预测是多变量系统控制的关键环节。
通过组合模型对系统进行预测，可以提前发现潜在的问题和风险，为控制提供依据。
常用的预测方法包括时间序列分析、灰色预测、卡尔曼滤波等。
这些方法可以根据系统的特性和需求进行选择和优化。
3.3 控制策略控制策略是多变量系统组合模型预测控制的核心。
根据预测结果和系统目标，制定合适的控制策略，如PID控制、模糊控制、优化控制等。
这些策略能够根据系统的实时状态进行调整，实现精确的控制。
四、软件设计4.1 软件开发环境与工具多变量系统的组合模型预测控制软件需要在特定的开发环境下进行设计和实现。
常用的开发环境包括MATLAB、Python等，这些环境提供了丰富的库和工具，便于开发和实现软件功能。
4.2 软件架构设计软件架构设计是多变量系统组合模型预测控制软件的关键。
根据系统的特性和需求，设计合理的软件架构，包括数据采集、数据处理、模型构建、预测、控制等模块。
各模块之间需要进行良好的交互和协调，以确保软件的稳定性和可靠性。
4.3 用户界面设计用户界面是软件与用户之间的桥梁。
为了方便用户使用和管理软件，需要设计直观、友好的用户界面。
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第２ １卷 第 ｌ ５期
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２ ０ １ ３年 ８月
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基于 Ｐ Ｌ Ｃ 的多变量广义预测控制模块设计
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陈景 召 ，刘 斌 ，蒋 峥
（ 武 汉科 技 大 学 信 息 科 学 与 工 程 学 院 ， 湖北 武汉 ４ ３ ０ ０ ８ １ ） 摘 要 ：针 对 工 业 过 程 中 常 见 的 非 线 性 、 慢 时变及 多变量耦 合等 系统 ， 在西 门子 Ｓ ７ — ３ ０ ０ Ｐ Ｌ Ｃ上 ， 设 计 了一 款 通 用 型 多 变 量 广 义预 测 控 制 算 法 模 块 。 首 先 。 选 取 了一 种 广 义 预 测 隐 式 算 法 加 以 分 析 ， 初 步 验 证 了其 控 制 性 能 和 在 Ｐ Ｌ Ｃ 上 的可移植性 ： 然后 。 采用符合 Ｉ Ｅ Ｃ ６ １ １ ３ １ — ３标 准 的 结 构 化 控 制 语 言 实 现 了 Ｐ Ｌ Ｃ平 台上 的 算 法模 块 编 程 ； 最 后 通 过 硬件 Ｐ Ｌ Ｃ 结 合 工 业 组 态 软件 的 试 验 给 出 了模 块 应 用 于 Ｐ Ｌ Ｃ程 序 设 计 的 一 般 步骤 ；试 验 结 果 验 证 了该 模 块 的 有 效
性 和 通 用性 。
关 键 词 ：广 义 预 测 控 制 ；可 编 程 控 制 器 ；结 构 化 控 制 语 言 ；模 块 化 ；Ｉ Ｅ Ｃ ６１ １ ３ １ — ３
中图分类号 ： Ｔ Ｐ ２ ７ ３
文献标识码 ： Ａ
文 章编 号 ：１ ６ ７ ４ — ６ ２ ３ ６ （ ２ ０ １ ３ ） １ ５ — ０ ０ ７ ８ － ０ ３
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