1.基于滚动时域估计的辊式立磨自适应预测控制系统，其特征在于：包括opcserver模块、opc模块、mpc算法模块、http模块、数据库模块以及web模块；
opc模块负责对opcserver数据的读写，读取opcserver上的dcs数据，并对这些dcs数据进行滤波处理后输出到mpc算法模块，同时opc模块还接收算法模块输出的数据，并将数据写入到opcserver模块，完成控制量的下发操作；
mpc算法模块获取到数据后，首先判断当前处于什么模式，如果是手动模式，则mpc算法模块不会对数据进行分析处理，算法模块将磨操人员输入的数据以及辊式立磨的关键技术参数进行拼接并发送；如果是自动模式，mpc算法模块首先判断提升机电流是否越限，如果提升机电流越限则进入提升机电流控制算法进行处理，同时判断压差是否越限，如果压差越限则进入压差控制算法进行处理；如果提升机电流和压差的值都正常，则进入磨主机电流控制算法和喷水流量控制算法，mpc算法模块使用基于滚动时域估计的方法实现自适应预测控制，滚动时域估计使用动态优化和向后时间测量视界来优化调整参数和状态，利用非线性规划求解器对动态优化问题进行数值收敛，在每个控制区间，自适应mpc控制器更新对象模型参数，一旦更新，模型参数在预测范围内保持不变，算法处理后对输入量和输出量进行拼接和发送；
http模块接收到mpc算法模块的数据后，将数据发送给httpserver模块，httpserver模块调用数据库接口，将数据存储到时序数据库；
web模块会时获取时序数据库的数值，并进行展示。
2.如权利要求1所述的基于滚动时域估计的辊式立磨自适应预测控制系统，其特征在于：所述dcs数据包括：磨主机电流反馈，磨主机电流目标值，提升机电流反馈，提升机电流阈值，手自动标志，喂料量给定，喷水流量自动设定量，喷水控制阀反馈，喷水阀自动给定，喷水流量反馈，水料比值，提升机电流死区，提升机电流反馈值，原料磨喂料量自动给定值，提升机电流上限，喂料量反馈，压差当前所处区间，压差死区，压差不同区间限值，选粉机转速自动给定值，选粉机基准值，磨机压差值；
写入opcserver模块的数据包括：心跳数据，喂料量给定值。
3.如权利要求1所述的基于滚动时域估计的辊式立磨自适应预测控制系统，其特征在于：opc模块封装了一个opcclient客户端、一个subscrib功能块和一个publish功能块，opcclient客户端中能够配置任意数量的读写数据，opcclient客户端定时从opcserver端读取dcs数据并发送给算法模块进行处理，在opcclient客户端配置的数据中，只要数据发生变化就会触发opc模块的读写操作，opcclient客户端读取到数据后，通过publish功能块发送到下一个模块进行处理，subscrib功能块接收算法模块输出的数据，并将数据写入到opcserver模块，从而完成控制量的下发操作。
4.如权利要求1所述的基于滚动时域估计的辊式立磨自适应预测控制系统，其特征在于：模型预测控制算法包括下述步骤：
步骤1：开始；
步骤2：等待周期性事件触发；
步骤3：滚动时域估计优化模型参数；
步骤4：更新mpc控制器模型参数；
步骤5：mpc控制求最优解；
步骤6：将最优解交给执行器，判断循环次数是否达到预定次数，未达到则范汇步骤2，否则进入步骤7；
步骤7：结束。
5.如权利要求1所述的基于滚动时域估计的辊式立磨自适应预测控制系统，其特征在于：mpc算法模块的模型预测算法目标函数为l1范数，被控量的设定值指定上限sphi和下限splo，上下限中间范围称为死区，其公式如下所示：
minθ＝whiehi+wloelo+wyy+wuu+wδuδu
式中θ为目标函数，whi为越上限惩罚权重，ehi为越上限的误差值，wlo为越下限惩罚权重，elo为越下限的误差值，wy为被控量控制权重，y为被控量模型预测值，wu为控制量的控制权重，u为控制量，wδu为控制量变化惩罚权重，δu为控制量的变化；
增大whi能够抑制被控量超过目标值上限，增大wlo能够抑制被控量低于目标值下限，wy为正能够抑制被控量的变化，为负能够促进被控量的变化，wu为正能够抑制控制量的变化，为负能够促进控制量的变化，wδu增大能够抑制单个控制周期内控制量的变化，此目标函数通过调节上述权重，能对模型中的各个量进行单独控制。
6.如权利要求1所述的基于滚动时域估计的辊式立磨自适应预测控制系统，其特征在于：所述磨主机电流控制算法策略如下：
喂料量与磨主机电流之间存在着明显的正相关，控制量是喂料量，被控量是磨主机电流，做阶跃响应，查看数据的响应曲线，并计算对应的k,tau,theta，在mpc算法模块中，对模型参数进行赋初值，辊式立磨生产过程中，磨主机电流会随着工况不断变化，mpc算法模块根据磨主机电流的反馈值实时计算喂料量的大小并下发控制从而实现磨主机电流的稳定，mpc算法模块控制过程中，会将喂料量自动给定值、喂料量反馈、磨主机电流反馈和磨主机电流设置值拼接并发送到http模块，方便后续的存库和展示调试。
7.如权利要求1所述的基于滚动时域估计的辊式立磨自适应预测控制系统，其特征在于：所述喷水流量控制算法策略如下：
喷水量会随着喂料量的变化而成比例变化，通过控制喷水阀的开度来调节喷水流量的大小，做阶跃响应，查看数据的响应曲线，并计算对应的k,tau,theta，在mpc算法模块中，对模型参数进行赋初值，算法模块控制过程中，会将喷水流量自动设定量、喷水控制阀反馈、喷水阀自动给定、喷水流量反馈和水料比值拼接并发送到http模块，方便后续的存库和展示调试。
8.如权利要求1所述的基于滚动时域估计的辊式立磨自适应预测控制系统，其特征在于：所述提升机电流控制算法策略如下：
当提升机电流超过设定的阈值时会停止磨主机电流控制模块和喷水流量控制模块，并将喂料量直接减少，然后不断地监测提升机电流的数值变化，直到提升机电流值恢复到正常值再启用磨主机电流控制模块和喷水流量控制模块，mpc算法模块控制过程中，会将提升机电流死区、提升机电流反馈值、原料磨喂料量自动给定值、提升机电流上限和喂料量反馈拼接并发送到http模块，方便后续的存库和展示调试。
9.如权利要求1所述的基于滚动时域估计的辊式立磨自适应预测控制系统，其特征在于：所述压差控制算法控制策略如下：
压差控制策略是将压差值分为4个区间，当压差处于zone1时直接退出自动控制切换到手动模式由磨操人员人工干预进行紧急处理，当压差处于zone2时将粉机转速在默认转速的基础上降2档，当压差处于zone3时将粉机转速在默认转速的基础上降1档，当压差处于zone4时将选粉机转速设置成默认值。压差控制模块，实时监测压差值，在压差发生变化时及时根据上述控制策略调整选粉机转速，从而实现压差的智能控制，mpc算法模块控制过程中，会将压差当前所处区间、压差死区、压差不同区间限值、选粉机转速自动给定值、选粉机基准值和磨机压差值拼接并发送到http模块，方便后续的存库和展示调试。
10.如权利要求1所述的基于滚动时域估计的辊式立磨自适应预测控制系统，其特征在于：所述mpc算法模块中编辑封装了多个功能块，其中subscribe用于接收opc模块的数据，a_m_switch用于判断手自动状态，mode_selector用于判断提升机电流压差等是否处于越限状态，hrg_mpc模块用于磨主机电流控制和喷水流量控制，功能块左侧为输入，右侧为输出，上侧为事件，底部为数据，使用功能块首先需要触发初始化事件，然后配置好参数和数据后，通过触发mpc事件即能够使用该模块，mvout为算法计算出的控制量的值，mpc0为关联事件，此功能块能够在线修改相关参数并实时生效，hrt_emerg用于提升机电流控制和压差控制，opc_emerg_mv用于下发提升机电流控制模块的计算结果，http_emerg_data用于发送待存库的数据，opc_mpc_mv用于下发磨主机电流控制模块的计算结果，http_mpc_data和http_mpc_config用于发送待存库的数据。