模型预测控制介绍

模型预测控制在实现过程中有3个关键步骤，一般被称为3项基本原理，分别是预测模型、滚动优化和反馈校正。以下分别对这3项基本原理进行介绍。

 

预测模型：预测模型是模型预测控制的基础。其主要功能是根据对象的历史信息和未来输入，预测系统未来的输出。对预测模型的形式没有做严格的限定，状态方程、传递函数这类传统的模型都可以作为预测模型。对于线性稳定系统，阶跃响应、脉冲响应这类非参数模型，也可以直接作为预测模型使用。

 

滚动优化：模型预测控制通过某一性能指标的最优来确定控制作用，但优化不是一次离线运行，而是在线反复进行的。这就是滚动优化的含义，也是模型预测控制区别于传统最优控制的根本点。

 

反馈校正：为了防止模型失配或者干扰引起控制对理想状态的偏离，在新的采样时刻，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结果进行修正，然后再进行新的优化。