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基于模型预测控制与模糊PID复合算法的多目标优化控制研究

更新时间：2026-03-27 08:05:30 大小：20K 上传用户：江岚查看TA发布的资源 标签：模型预测控制pid 下载积分：2分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

1. 引言

在现代工业控制领域，多目标优化控制面临着系统非线性、多变量耦合、参数时变及多性能指标冲突等挑战。传统PID控制虽结构简单、鲁棒性强，但在多目标协调优化方面存在局限性；模型预测控制（MPC）凭借滚动优化和约束处理能力，在复杂系统控制中表现优异，但对模型精度依赖较高且实时性要求严格。为融合两者优势，本文提出一种基于MPC与模糊PID的复合控制算法，通过分层协同策略实现多目标优化控制，旨在提升系统动态响应速度、稳态控制精度及鲁棒性。

2. 复合控制算法总体设计

2.1 控制结构框架

复合控制算法采用双层结构：上层为MPC优化层，下层为模糊PID执行层。MPC层根据系统当前状态和多目标性能指标（如跟踪误差、能耗、超调量等），通过滚动优化生成最优控制序列，并将其作为模糊PID的设定值；模糊PID层根据设定值与实际输出的偏差，动态调整PID参数，实现快速跟踪和精确控制。两者通过信息交互实现优势互补，具体结构如图1所示（注：此处省略图示，实际应用中需补充）。

2.2 多目标优化指标体系

针对多目标控制需求，定义以下优化指标：

  • 跟踪性能指标：采用误差积分准则，如ITAE（时间加权绝对误差积分）：
    J1= ∫0tt|e(τ)|dτ
    其中e(τ)为系统输出与设定值的偏差。

  • 能耗指标：以控制量变化率平方积分表示：
    J2= ∫0t(Δu(τ))2dτ
    其中Δu(τ)为控制量的变化量。

鲁棒性指标：考虑系统参数摄动下的输出偏差波动范围：
J3= max|eperturb(t)|

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