基于模型预测控制的分层预测控制系统及其控制方法
【专利摘要】一种基于模型预测控制的分层预测控制系统及方法，包括：上层传统预测控制模块、传感器和下层实时反馈校正模块，其中：上层传统预测控制模块的输入端和下层实时反馈修正模块的输入端分别与传感器的输出端相连，传感器的输入端与控制对象的输出端相连，上层传统预测控制模块与下层实时反馈修正模块连接，下层实时反馈修正模块的输出端与控制对象相的输入端连接，在每个控制时刻，下层实时反馈修正模块能修正从上层传统预测控制模块送入的优化所得控制量，并输送给被控对象。本发明在保证控制器的控制性能的同时，解决了在部分快速系统中，推广了预测控制器在快速系统中的应用，具有实用性和应用价值。
【专利说明】基于模型预测控制的分层预测控制系统及其控制方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及直流电动机控制领域的控制系统及其控制方法，具体是一种基于模型预测控制的分层多速率预测控制系统及其控制方法。
【背景技术】
[0002]模型预测控制是上世纪70年代开始发展起来的一种先进控制方法。由于其具备对模型的要求低，鲁棒性好，可以较方便地处理约束等能力，因此得到工业界的青睐，尤其是在诸如化工、炼油及电力等工业控制对象中得到较为广泛的应用。但模型预测控制系统是一种采用在线滚动优化的控制器，即控制器需要在每一采样时刻以系统当前状态作为初始状态，在线求解一个有限时域的优化问题从而获得系统当前控制量。因此，在实际应用中，控制的实时性往往成为限制模型预测控制器应用范围的壁垒，如何保证被控对象在每个采样时刻都能得到模型预测控制器的实时控制成为模型预测控制发展过程中亟待解决的问题。由于传统预测控制器的在线计算量主要由其所需优化问题的优化变量个数决定，因此，为了降低预测控制器的在线计算量，提高控制器的实时控制能力，在早期的控制器设计中，通常采用限制控制时域长度的设计方式。
[0003]经过对现有技术的相关资料检索发现，李德伟等已获得的授权专利“基于模型预测控制的集结预测控制系统及其控制方法”采用对预测控制系统的优化变量进行分段集结和衰减集结的策略设计控制器，可以在降低预测控制器在线计算量的同时也获得较好的控制性能。然而，由于优化问题的自由度减少导致的控制质量损失仍不可避免，同时，该控制器的设计依旧需要在每个控制时刻在线求解优化问题以获得实时控制量，这样的耗时在一些快速系统中仍不可小觑，尤其是在实际应用对控制系统“快速性”和“廉价性”双重需求日益明显的今天，在一些快速系统中，模型预测控制器甚至无法在一个周期内完成一次控制量的在线优化，这一问题对控制质量的负面影响毋庸置疑，因此，如何对价格合适的传统模型预测控制器改进以适应对快速系统的控制，且要尽可能保证预测控制器的控制性能，对于工业应用具有较大的意义。
【发明内容】
[0004]本发明的目的在于克服现有技术的不足，提出一种基于模型预测控制的分层多速率预测控制系统及其控制方法，以保证在快速预测控制系统中，预测控制器能在每个控制时刻及时输出合适的控制量给控制对象，减少系统控制性能受在线优化求解器计算能力有限的影响，以达到优化系统控制性能的目的。
[0005]本发明用以下方案实现:
[0006]一种基于模型预测控制的分层预测控制系统，其特点在于，包括:上层传统预测控制模块、传感器和下层实时反馈校正模块，其中:上层传统预测控制模块的输入端和下层实时反馈修正模块的输入端分别与传感器的输出端相连，且按照不同的频率接收系统对象状态值，传感器的输入端与控制对象的输出端相连，上层传统预测控制模块与下层实时反馈修正模块连接，下层实时反馈修正模块的输出端与控制对象的输入端连接以输出控制策略。
[0007]每隔T时间，传感器向下层实时反馈修正模块传输一次数据，每隔mT时间，传感器向上层传统预测控制模块传输一次数据，其中，m的大小由上层传统预测控制模块中二次规划求解器的求解能力决定，对于一个特定对象，m的值固定。
[0008]本发明涉及的控制方法包括以下步骤:
[0009]第一步:采用状态空间模型
【权利要求】
1.一种基于模型预测控制的分层预测控制系统，其特征在于，包括:上层传统预测控制模块、传感器和下层实时反馈修正模块，其中:上层传统预测控制模块的输入端和下层实时反馈修正模块的输入端分别与传感器的输出端相连，且按照不同的频率接收系统对象状态值，传感器的输入端与控制对象的输出端相连，上层传统预测控制模块与下层实时反馈修正模块连接，下层实时反馈修正模块的输出端与控制对象相的输入端连接以输出控制策略。
2.根据权利要求1所述的基于模型预测控制的分层预测控制系统，其特征在于，每隔T时间，传感器向下层实时反馈修正模块传输一次数据，每隔mT时间,传感器向上层传统预测控制模块传输一次数据，其中，m的大小由上层传统预测控制模块中二次规划求解器的求解能力决定，对于一个特定对象，m的值固定。
3.利用权利要求1所述的基于模型预测控制的分层预测控制系统的控制方法，其特征在于，包括如下步骤: 第一步:采用状态空间模型
4.根据权利要求3所述的控制方法，其特征在于，所述的第三步中上层传统预测控制模块开始进行优化问题的求解，具体是:
5.根据权利要求3所述的控制方法，其特征在于，所述的第四步中对控制向量修正的实现是在下层实时反馈修正模块发布采样命令时，传感器将测得的系统状态送入下层实时反馈修正模块的处理器中，由该处理器快速计算控制序列的修正方向dk和修正步长a k，然后根据公式C/〗 =C/*+Δ￡/*计算出修正后的控制量，其中:Uk为存储器中的原有控制量，AUk=akdk为该时刻处理器求出的修正的控制增量，即控制量的变化量，α,和dk通过以下具体步骤获得: ①根据控制对象差分方程和上层传统预测控制模块设计，通过对象输出y(k)和预测控制输入序列Uk来表述时域长度内系统输出序列Yk，表达式如下:
= Smx (k) +GmUkjm^ 其中:Sm和Gm分别通过系数矩阵A和B进行表述:
【文档编号】G05B17/02GK103984242SQ201410209575
【公开日】2014年8月13日 申请日期:2014年5月19日 优先权日:2014年5月19日
【发明者】李德伟, 王曦, 席裕庚 申请人:上海交通大学