摘要:模型预测控制算法（MPC）从20世纪70年代出现以来，由于它可以显示处理输入和输出约束的优点，在现代工业中取得了广泛的应用．动态矩阵算法是一种容易实现建模，设计控制器比较简单的预测控制算法，这已经在工业中广泛应用.这类预测控制算法应用了现代控制理论的优化方式，也就是滚动优化．滚动优化是利用不断实现在线的有限优化，这使得现代预测控制在实际控制中，具备更强的鲁棒性．然而在实际的工业过程中，系统的物理量可能是有限个取值，这就是约束．基于约束的动态矩阵的方针研究具有重要的意义和实践价值，本次仿真也体现该算法的内涵．

关键词：约束动态矩阵算法；最优控制；滚动优化；预测控制

目录

摘要

abstract

第1章 绪论-1

1.1 预测控制的产生和背景-1

1.2 预测控制的原理-1

1.2.1预测模型-1

1.2.2滚动优化-2

1.2.3反馈校正-3

1.3 预测控制的特点-4

1.4 预测控制的应用和前景-4

1.5 几种典型的预测控制算法-5

1.5.1 动态矩阵控制（DMC）-5

1.5.2 模型算法控制（MAC）-5

1.5.3 广义预测控制（GPC）-6

第2章 约束动态矩阵控制-9

2.1 动态矩阵控制-9

2.1.1预测模型-9

2.1.2滚动优化-9

2.1.3反馈校正-11

2.1.4动态矩阵控制算法-12

2.2 动态矩阵控制的状态空间分析-13

2.3 多变量约束动态矩阵控制-16

2.3.1多变量动态矩阵控制-16

2.3.2有约束的多变量动态矩阵控制-18

第3章 动态矩阵的参数设计-21

3.1采样周期与模型长度-21

3.2 优化时域、误差权矩阵-21

3.3 控制时域-22

3.4 控制权矩阵-22

3.5 校正参数-22

3.6 DMC控制的参数调整步骤-23

第4章 仿真工具介绍和仿真结果-25

4.1 MATLAB简介及特点-25

4.2 MATLAB的指令-25

4.3 MATLAB的程序参数-26

4.4 约束动态矩阵仿真结果-26

第5章 结论与展望-33

5.1 结论-33

5.2 不足之处及未来展望-33

参考文献-34

致  谢-36