基于卡爾曼濾波的干擾觀測方法在預(yù)測控制中的應(yīng)用.pdf

1、自20世紀(jì)70年代問世以來，模型預(yù)測控制以其對模型要求低、控制綜合質(zhì)量好、在線計算方便的優(yōu)點，已經(jīng)發(fā)展成為一個具有豐富理論和實踐內(nèi)容的學(xué)科分支，并且越來越受到工業(yè)控制界的關(guān)注。但是，針對廣泛存在于工業(yè)生產(chǎn)過程中的不可測干擾問題，目前還無法較好的處理，需要進(jìn)行深入的研究。目前大多數(shù)預(yù)測控制技術(shù)通過將輸出恒值干擾包含在過程模型中來解決這個問題，但是當(dāng)不可測干擾從其他環(huán)節(jié)進(jìn)入控制系統(tǒng)時，這種方法往往不能實現(xiàn)無靜差控制。本文基于卡爾曼濾波器，通

2、過一種性能優(yōu)于輸出干擾模型的更為一般的干擾模型來解決這個問題，并給出了基于該模型下的預(yù)測控制實現(xiàn)無靜差控制所需要的條件。
　　 動態(tài)矩陣控制算法是應(yīng)用最廣泛的預(yù)測控制算法。但是由于其在整個預(yù)測時域內(nèi)，假設(shè)當(dāng)前時刻得到的預(yù)測值與實際測量值的偏差不變，因此對工業(yè)生產(chǎn)中廣泛存在的不可測干擾缺乏有效的提前估計，從而導(dǎo)致其抗不可測干擾的能力較弱。為了提高動態(tài)矩陣控制算法的控制性能，本文分別對兩種動態(tài)矩陣控制算法設(shè)計了基于卡爾曼濾波器的前饋

3、補(bǔ)償方法，從而提高了兩種算法處理不可測干擾的能力。
　　 首先利用干擾模型將不可測干擾增廣為系統(tǒng)的狀態(tài)變量，接著通過卡爾曼濾波器估計其大小及其對輸出的影響，然后結(jié)合估計出的干擾采用前饋補(bǔ)償控制策略改進(jìn)動態(tài)矩陣控制算法。由于卡爾曼濾波器和預(yù)測控制器都采用線性設(shè)計方法，因此該算法在線計算量少，滿足控制實時性的要求，同時能夠有效克服不可測干擾對系統(tǒng)輸出的影響。仿真結(jié)果表明，在不可測干擾存在的情況下，該控制方法能顯著提高控制性能，完全實