MATLAB水箱液位DMC预测控制系统设计(3)
1.3.1预测控制的特点
预测控制是以计算机为实现手段的，因此其算法一般应为采样控制算法而不是连续控制算法。预测控制不论其算法的形式有多么的不同，总结起来都应有下述三种基本特征。
1预测模型
预测控制是一种基于模型的控制算法，这一模型称为预测模型。预测模型的功能是根据对象的历史信息和未来输入预测其未来的输出。在预测控制中，对模型的结构形式要求较低，只强调模型的功能，而不强调结构形式，一般传统的模型，状态方程、传递函数可以作为预测模型，对于渐进稳定的对象甚至阶跃响应，脉冲响应这类非参数模型 也可以作为预测模型直接使用。
2滚动优化
预测控制是一种优化控制算法，它是通过某一性能指标的最优来确定未来的控制作用。预测控制中的优化与传统意义下的离散最优控制有很大的差别。主要表现在预测中的优化是一种有限时段的滚动优化，而不是一个不变的全局优化目标。在每一采样时刻，优化性能指标只涉及到从该时刻起未来有限时段，到下一采样时刻，这一优化时段同时向前推移，每一时刻有一个相对于该时刻的优化性能指标。这意着优化不是一次离线进行，而是反复在线进行，滚动实施的，从而使由于模型失配、时变、干扰等引起的不确定性能得到及时的补偿，提高了系统的控制效果。
3反馈校正
预测控制是一种闭环控制算法。在通过优化确定了一系列未来的控制作用后，为了防止模型失配或环境的干扰引起控制对理想状态的偏离，预测控制通常不是把这些控制作用逐一全部实施，而只是实现本时刻的控制作用。到下一采样时刻，则首先检测对象的实际输出，并利利用这一实时信息对基于模型的预测进行修正，然后再进行新的优化。在预测控制中，采用检测实际输出与模型输出之间的误差进行反馈校正的方法来弥补这一缺陷。反馈校正的形式是多样的，可以在保持预测模型不变的基础上，对未来的误差作出预测并加以补偿，也可以根据在线辨识的原理直接修改预测模型。因此，预测控制中的优化不仅基于模型，而且综合了反馈信息，因此构成了闭环优化。
1.3.2预测控制的研究进展及现状
预测控制一经问世，即在复杂工业过程中得到成功应用，显示出强大的生命力，它的应用领域也已扩展到诸如化工、石油、电力、冶金、机械、国防、轻工等各工业部门。它的成功主要是由于它突破了传统控制思想的约束．采用了预测模型、滚动优化、反馈校正和多步预测等新的控制策略，获取了更多的系统运行信息，因而使控制效果和鲁棒性得以提高。
预测控制的理论研究工作也取得了进展。比如采用内模结构的分析方法，为研究预测控制的运行机理、动静态待性、稳定性和鲁棒性提供了方便。运用内模结构的分析方法还可找出各类预测控制算法的共性，建立起它们的统一格式，便于对预测控制的进一步理解和研究。此外，将预测控制与自校正技术结合起来，可以提高预测模型的精度；减少预测模型输出误差，提高控制效果。但现有的理论研究仍远远落后于工业应用实践。从目前发表的文献来看，理论分析研究大多集中在单变量、线性化模型等基本算法上：而成功的工业应用实践又大多是复杂的多变量亲统；这表明预测控制的理论研究落后于工业生产实际；因此，如何突破现状，解决预测控制中存在的问题，对促进这类富有生命力的新型计算机控制算法的进一步发展有重要意义。
近些年，预测控制的研究突破了早期的研究框架，不再是单纯的算法研究模式，开始和模糊控制、神经网络控制、遗传算法等智能控制算法相结合，向着智能模型预测控制的方向发展，增强了预测控制处理复杂任务、复杂对象的能力，扩展了预测控制的应用范围。许多研究者对这方面进行了大量的研究，取得了可喜的成果，开始在工业领域中发挥着举足轻重的作用。
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