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基于CARIMA模型的广义预测控制器设计
资料介绍
60年代初，现代控制理论的研究取得了长足的进展，基于性能指标的优化控制理论也日趋成熟，这大大提高了人们对被控对象的认识，为控制工程师们在高层次上设计系统提供了一种有效的手段。但在控制实践中，许多复杂的工业系统的数学模型很难精确建立，而且对象的结构和参数往往具有一定的不确定性。从工程应用的角度，人们希望对象的模型尽量简化，系统在不确定性因素的影响下能保持良好的性能（即鲁棒性），且要求控制算法简单，易于实现，以满足实时控制的需要。实践的需要向控制理论提出了新的挑战，促使人们寻找对模型要求低、控制质量好、在线实现方便的控制算法。同时计算机的飞速发展为各种新的控制算法的研究提供了物质基础，预测控制就是在这种背景下产生的一种新型计算机控制算法。
1978年，Richalct等人在系统脉冲响应的基础上，提出了模型预测启发控制（MPHC，并介绍了其在工业过程控制中的效果；1982年，Rouhani和Mchra给出了基于脉冲响应的模型算法控制（MAC）]；Cutler在对象阶跃响应的基础上提出了动态矩阵控制（DMC）]。这些算法以对象的有限阶跃响应或有限脉冲响应为模型，在每一个控制周期内采用滚动推移的方式在线对过程进行有限时域内的优化控制（即滚动优化），它对过程的模型要求低，算法简单，容易实现，同时在优化过程中不断利用测量信息进行反馈校正，在一定程度上克服了不确定性的影响，在复杂的工业过程控制中显现出良好的控制性能。DMC和MAC在锅炉和分馏塔以及石油化工生产装置上的成功应用，也大大促进了预测控制的发展。
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