先进控制技术教材6预测控制liu.pptx

《先进控制技术教材6预测控制liu.pptx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《先进控制技术教材6预测控制liu.pptx（50页珍藏版）》请在淘文阁 - 分享文档赚钱的网站上搜索。

1、 20世纪60年代以状态空间分析法为基础的现代控制理论，在航空、航天、流水线装配等领域取得了辉煌的成果。但是在过程控制领域发展缓慢1第六章第六章 基于模型的预测控制基于模型的预测控制？1工业过程是对象是多输入-多输出的，难以建立精确的数学模型2工业过程存在非线性3工业过程都有各种约束条件，而过程的最佳操作点往往在约束的边界上等第一页，编辑于星期六：十六点 二十三分。最早由Richult、Mehua等提出的建立在脉冲响应基础上的模型预测启发控制（MPHC,Model Predictive Heuristic Control)或称模型算法控制（MAC,Model Algorithmic Contr

2、ol)Culter等提出的建立在阶跃响应基础上的动态矩阵控制（DMC,Dynamic Matrix Control)优点：由于脉冲响应、阶跃响应易于从工业现场获得，不要求模型的结构有先验知识。因此采用滚动优化等策略，计算当前控制输入取代传统最优控制，并在线优化控制中利用实测信息不断进行反馈校正。所以可以在一定程度上克服不确定性的影响，增强了控制的鲁棒性。在线计算比较容易26.16.1预测控制的发展预测控制的发展预测控制的发展预测控制的发展第二页，编辑于星期六：十六点 二十三分。20世纪70年代后期，模型算法控制（MAC）和动态矩阵控制（DMC）分别在锅炉、分馏塔和石油化工装置上获得了成功的应用

3、。国外公司如Setpoint,DMC,Adersa,Profimatics等也相继推出了预测控制商品软件包，获得了很多成功的应用。80年代初期，出现了基于辨识模型并带有自校正的预测控制算法，如扩展时域自适应控制（EPSAC,Extended Prediction Self-Adaptive Control),广义预测控制（GPC,Generalized Predictive Control）等特点：以长时段多步优化取代了经典最小方差控制中的一步预测优化，所以可用于时滞和非最小相位对象，并改善了控制性能和对模型失配的鲁棒性。3第三页，编辑于星期六：十六点 二十三分。此外，莫拉里（Morari)等

4、于1982年研究了一类新型控制结构，内模控制（IMC，Internal Model Control)发现预测控制算法与这类控制算法有着密切联系，MAC，DMC是IMC的特例。目前GPC都是以线性系统作为被控对象，对于强的非线性系统效果很差。所以现在对于非线性系统的预测控制予以重视。基于机理模型的非线性预测控制对于复杂工业工程困难极大，Seki等人利用了机理模型实现了间歇聚合反应釜的预测控制，效果良好。基于经验的非线性预测控制：可以用一些特殊的非线性模型来描述非线性系统对象，如Volterra模型，Wiener模型、Hammerstein模型，双线性系统模型等。其中尤其以Hammerstein模

5、型为预测模型的预测控制研究较多。4第四页，编辑于星期六：十六点 二十三分。基于智能技术的非线性预测控制特点：可以处理非线性，多目标，约束等生产边界条件在幅度变化的异常情况。预测控制的鲁棒性设计是预测控制的热点之一。特点：在设计控制系统的初期就将系统的不确定性考虑进去，使得整个预测控制系统在实际控制中面对对象不确定时仍能表现出应有的稳定性。5第五页，编辑于星期六：十六点 二十三分。第六页，编辑于星期六：十六点 二十三分。第七页，编辑于星期六：十六点 二十三分。预测控制的基本出发点与传统的PID 控制不同，传统的PID控制根据当前和过去的输出测量值和设定值的偏差来确定当前的控制输入。预测控制不但利

6、用当前和过去的偏差值，而且还利用预测模型来预估过程未来的偏差值，以滚动优化确定当前的最优输入策略。1.基本原理 预测控制是基于模型预测功能的一类算法。一般来说,不论其算法如何不同,都是以下面将要介绍的三项基本原理为基础的。86.26.26.26.2预测控制的基本原理预测控制的基本原理预测控制的基本原理预测控制的基本原理第八页，编辑于星期六：十六点 二十三分。第九页，编辑于星期六：十六点 二十三分。10优化计算预测模型参考轨迹在线校正过程yr(k+i)yc(k+i)ym(k+i)u(k)输出y(k)设定值yd图6-1预测控制的基本结构第十页，编辑于星期六：十六点 二十三分。参考轨迹：当设定值发生

7、跃变时,若要求设定值迅速跟踪变化,往往需要加大控制变量,这样会导致系统振荡加剧,这时工程上往往要在控制器前添加前置滤波器以平抑控制器的剧烈动作。预测控制算法中也增加这个环节,设定一条系统输出的参考轨迹,引导输出由当前值逐步地过渡到目标设定值,“柔化”控制作用的实施。11第十一页，编辑于星期六：十六点 二十三分。12图6-2 预测控制的基本原理说明图第十二页，编辑于星期六：十六点 二十三分。131 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。它的功能是根据对象的历史信息(k时刻以前的输入,见上图中纵坐标轴左方的信息)和现时及未来时刻的输入(k时刻及其以后的输入,见上图3中纵坐

8、标轴右下方带的虚线),预测对象未来时刻的输出(k时刻以后的输出,见上图中纵坐标轴右上方带的点画线)。第十三页，编辑于星期六：十六点 二十三分。模型的形式可以不同,传统的传递函数、状态方程等参数化模型和稳定对象的阶跃响应、脉冲响应等这类非参数模型都可以作为预测模型使用。预测模型具有展示对象未来动态行为的功能,我们可以任意地给出未来的控制策略,观察不同策略下输出的变化,从而为比较这些控制策略的优劣提供了基础。14第十四页，编辑于星期六：十六点 二十三分。2.滚动优化预测控制是一种优化控制,它通过某一性能指标的最优来确定未来的控制作用。这一性能指标涉及到对象未来的行为,通常是使对象输出跟踪某一期望输

9、出(图中带圆圈的曲线),使其与期望轨迹的方差最小,也可以取更广泛的形式,例如要求控制的能量最小的同时保持输出在某一给定的范围内等等。性能中涉及到对象未来的行为,是根据预测模型,由未来的控制策略决定的。15第十五页，编辑于星期六：十六点 二十三分。预测控制中的优化与传统的离散最优控制有很大的差别。这主要表现在预测控制中的优化是有限时段的滚动优化。在每一采样时刻,优化性能指标只涉及到从该时刻起未来的有限时间,而到下一个采样时刻,这一优化时段又同时向前推移。因此预测控制不使用一个对全局相同的指标,而是每一时刻有一个相对于该时刻的优化指标。不同时刻优化的相对指标形式相同,但其绝对形式,即所含的时间区域

10、是不同的。因而预测控制优化不是一次离线进行,而且在各采样点反复在线进行,这就是滚动优化的含义,也是预测控制优化区别于传统最优控制的根本点。16第十六页，编辑于星期六：十六点 二十三分。3.反馈校正预测控制是一种闭环控制,在通过优化确定了控制作用以后,为了防止模型失配、环境干扰等意想不到的因素对控制产生影响,预测控制采用了两种办法:一是对优化得到的控制作用只实施本时刻的控制;二是利用对象当前时刻的输出值反馈回来修正模型的预测值,再进行下一步优化。因此预测控制的优化不仅基于模型,而且利用了反馈信息,从而构成了闭环优化。17第十七页，编辑于星期六：十六点 二十三分。从以上预测控制的一般原理中,我们不

11、难理解它为何在复杂的工业对象应用中能够取得成功。一是其模型形式多样,在许多场合下我们只需测定对象的的阶跃响应或是脉冲响应,而不必再辨识模型的结构,为实现建模带来了极大的方便;二是在控制策略上,预测控制灵活应用最优控制的结果,采用实时滚动优化和反馈校正的方法,能有效地克服模型误差和环境干扰等不确定因素所造成的影响。而且这种实施一步,然后观察一下,再实施下一步的控制方法,也比较符合人们对复杂对象进行控制的认知规律。18第十八页，编辑于星期六：十六点 二十三分。动态矩阵控制(Dynamic Matrix Control,DMC)是由Cutler等人(1979年)开发的一种基于对象阶跃响应模型的预测控

12、制算法,它可用于最小相位对象,也可用于有时滞的、开环渐近稳定的非最小相位对象。196.36.36.36.3模型算法控制（模型算法控制（模型算法控制（模型算法控制（MACMACMACMAC）第十九页，编辑于星期六：十六点 二十三分。第二十页，编辑于星期六：十六点 二十三分。第二十一页，编辑于星期六：十六点 二十三分。第二十二页，编辑于星期六：十六点 二十三分。第二十三页，编辑于星期六：十六点 二十三分。第二十四页，编辑于星期六：十六点 二十三分。第二十五页，编辑于星期六：十六点 二十三分。DMC的滚动优化 控制增量的最优开环解控制增量的最优开环解 在采样时刻在采样时刻在采样时刻在采样时刻t=kT

13、,t=kT,根据性能指标，可求出控制增根据性能指标，可求出控制增量的最优开环解量的最优开环解但由于完全根据预测模型，故为开环解。但由于完全根据预测模型，故为开环解。第二十六页，编辑于星期六：十六点 二十三分。DMC的反馈校正 在在 t=t=kT kT 时刻时刻，u(k)u(k)已实施到系统上已实施到系统上 t=(k+1)Tt=(k+1)T时刻时刻,可测到实际输出值可测到实际输出值y(ky(k+1)+1)比较比较比较比较y(ky(ky(ky(k+1)+1)+1)+1)出与预测值出与预测值出与预测值出与预测值 基于基于基于基于e e e e(k+1)(k+1)(k+1)(k+1)对未来偏差的预测为

14、对未来偏差的预测为对未来偏差的预测为对未来偏差的预测为 h h h hi i i i*e(k+e(k+e(k+e(k+1),(1),(1),(1),(h h h h1 1 1 1=1=1=1=1，i=i=i=i=2,2,2,2,N),N),N),N)第二十七页，编辑于星期六：十六点 二十三分。DMCDMC在线控制程序流程在线控制程序流程DMCDMCDMCDMC初始化程序初始化程序初始化程序初始化程序流程图流程图流程图流程图DMCDMCDMCDMC在线计算程序在线计算程序在线计算程序在线计算程序流程图流程图流程图流程图 设置控制初值设置控制初值 u0u 检测实际输出检测实际输出 y0,并设置预测

15、并设置预测 初值初值 y0y(i),i=1,2,N 计算控制量并输出计算控制量并输出 u+u u 计算输出预测值计算输出预测值 y(i)+aiu i=1,2,N 计算控制增量计算控制增量 返回返回 入口入口 检测实际输出检测实际输出 y,并计算误差并计算误差 y y(1)e 计算控制量并输出计算控制量并输出 u+u u 计算输出预测值计算输出预测值 +aiu ,i=1,2,N 计算控制增量计算控制增量 返回返回 入口入口 预测值校正预测值校正 ,i=1,2,N 移位设置该时刻预测初值移位设置该时刻预测初值 ,i=1,2,N1第二十八页，编辑于星期六：十六点 二十三分。DMC的实现与工程设计(1

16、)预备工作预备工作 渐近稳定的系统渐近稳定的系统渐近稳定的系统渐近稳定的系统 采样周期确定采样周期确定采样周期确定采样周期确定 动态矩阵确定动态矩阵确定动态矩阵确定动态矩阵确定(测试阶跃响应测试阶跃响应测试阶跃响应测试阶跃响应)参数整定，即确定优化时域参数整定，即确定优化时域参数整定，即确定优化时域参数整定，即确定优化时域P P P P、控制时域、控制时域、控制时域、控制时域M M M M、权矩阵、权矩阵、权矩阵、权矩阵Q Q Q Q和和和和R R R R、权系数、权系数、权系数、权系数h h h hi i i i 离线计算离线计算离线计算离线计算F F F F、d d d dT T T T第

17、二十九页，编辑于星期六：十六点 二十三分。DMC的实现与工程设计(2)在线计算在线计算 得到控制量得到控制量得到控制量得到控制量u(k)u(k)u(k)u(k)仿真调优仿真调优 对时滞对象的对时滞对象的DMCDMC控制控制 设纯滞后为设纯滞后为设纯滞后为设纯滞后为 l l l l 个采样周期，将优化时域个采样周期，将优化时域个采样周期，将优化时域个采样周期，将优化时域P P P P增加到增加到增加到增加到P+P+P+P+l l l l,可推导出可推导出可推导出可推导出相当于无时滞时的相当于无时滞时的相当于无时滞时的相当于无时滞时的DMCDMCDMCDMC算法。算法。算法。算法。第三十页，编辑于

18、星期六：十六点 二十三分。DMC的实现与工程设计(3)常规控制设计常规控制设计 DMC-PID前馈控制前馈控制 DMC-PID串级控制串级控制 采取采取采取采取DMC-PIDDMC-PID串级控制的串级控制的串级控制的串级控制的原因原因原因原因 DMC-PIDDMC-PID串级控制的串级控制的串级控制的串级控制的结构结构结构结构 第三十一页，编辑于星期六：十六点 二十三分。串级结构示意图串级结构示意图DMC-PID串级控制一次干扰一次干扰一次干扰一次干扰二次干扰二次干扰二次干扰二次干扰 DMCDMC PIDPID G G2 2(s s)G G1 1(s s)对象对象对象对象广义对象广义对象广义

19、对象广义对象w wy y第三十二页，编辑于星期六：十六点 二十三分。模型算法控制(MAC)（1）MACMAC的的预测模型预测模型：系统的：系统的单位脉冲响应单位脉冲响应如图所如图所示示,可写为可写为 g g2 2N N2 21 10 0t/Tt/T1 1g g1 1y yg gN N系统的离散脉冲响应示意图系统的离散脉冲响应示意图系统的离散脉冲响应示意图系统的离散脉冲响应示意图第三十三页，编辑于星期六：十六点 二十三分。模型算法控制(MAC)（2）参考轨迹与最优化示意图参考轨迹与最优化示意图w wy(t)y(t)t/Tt/Tk+k+P Pk+k+1 1k ku(t)u(t)y yP P(t)(

20、t)y yr r(t)(t)未来未来未来未来 过去过去过去过去第三十四页，编辑于星期六：十六点 二十三分。模型算法控制(MAC)（3）闭环预测闭环预测-相当于相当于DMC中的误差校正中的误差校正 滚动优化滚动优化和最优控制算法和最优控制算法y yr rw w参考轨迹模型参考轨迹模型参考轨迹模型参考轨迹模型 y yr r(k+i)(k+i)优化算法优化算法优化算法优化算法 minminJ JP P(k)(k)对象对象对象对象 模型模型模型模型 y ymm(k+i)(k+i)预测预测预测预测 y yp p(k+i)(k+i)y yP Py ymme ey yu u模型算法控制原理示意图模型算法控制

21、原理示意图模型算法控制原理示意图模型算法控制原理示意图第三十五页，编辑于星期六：十六点 二十三分。5 广义预测控制（GPC）(1)提出的背景提出的背景 工业过程的复杂化工业过程的复杂化工业过程的复杂化工业过程的复杂化 对控制要求的提高对控制要求的提高对控制要求的提高对控制要求的提高 DMCDMCDMCDMC与与与与MACMACMACMAC等等等等基基基基本本本本的的的的预预预预测测测测控控控控制制制制算算算算法法法法在在在在选选选选择择择择校校校校正正正正参参参参数数数数时时时时遇遇遇遇到了到了到了到了难以兼顾抗干扰性与鲁棒性的困难难以兼顾抗干扰性与鲁棒性的困难难以兼顾抗干扰性与鲁棒性的困难难

22、以兼顾抗干扰性与鲁棒性的困难第三十六页，编辑于星期六：十六点 二十三分。广义预测控制（GPC）(1)算法思路算法思路 在在在在控控控控制制制制过过过过程程程程中中中中，如如如如果果果果能能能能使使使使模模模模型型型型跟跟跟跟踪踪踪踪系系系系统统统统特特特特性性性性变变变变化化化化，控控控控制制制制器器器器参参参参数数数数根根根根据据据据模模模模型型型型的的的的变变变变化化化化及及及及时时时时调调调调整整整整以以以以抑抑抑抑制制制制扰扰扰扰动动动动的的的的影影影影响响响响，则则则则可可可可使使使使算法既有较好的控制性能又有较强的鲁棒性算法既有较好的控制性能又有较强的鲁棒性算法既有较好的控制性能又

23、有较强的鲁棒性算法既有较好的控制性能又有较强的鲁棒性。第三十七页，编辑于星期六：十六点 二十三分。广义预测控制（GPC）(2)GPC的提出的提出 借借借借助助助助于于于于自自自自校校校校正正正正控控控控制制制制的的的的思思思思想想想想，保保保保持持持持最最最最小小小小方方方方差差差差自自自自校校校校正正正正控控控控制制制制的的的的模模模模型型型型预预预预测测测测、最最最最小方差控制、在线辨识等概念小方差控制、在线辨识等概念小方差控制、在线辨识等概念小方差控制、在线辨识等概念 吸吸吸吸取取取取DMCDMCDMCDMC、MACMACMACMAC中中中中多多多多步步步步预预预预测测测测优优优优化化化

24、化策策策策略略略略，在在在在滚滚滚滚动动动动优优优优化化化化时时时时与与与与一一一一般般般般的的的的预测控制相似预测控制相似预测控制相似预测控制相似 在预测模型形式和反馈校正策略方面则有很大差别在预测模型形式和反馈校正策略方面则有很大差别在预测模型形式和反馈校正策略方面则有很大差别在预测模型形式和反馈校正策略方面则有很大差别第三十八页，编辑于星期六：十六点 二十三分。广义预测控制（GPC）(3)广义预测控制由三部分组成广义预测控制由三部分组成 预测模型：用受控自回归积分滑动平均预测模型：用受控自回归积分滑动平均预测模型：用受控自回归积分滑动平均预测模型：用受控自回归积分滑动平均(CARIMA)

25、(CARIMA)(CARIMA)(CARIMA)模型，描述受模型，描述受模型，描述受模型，描述受随机随机随机随机干扰干扰干扰干扰的对象的对象的对象的对象 滚动优化：性能指标形式与滚动优化：性能指标形式与滚动优化：性能指标形式与滚动优化：性能指标形式与DMCDMCDMCDMC很相似，不同处在于取数学期望很相似，不同处在于取数学期望很相似，不同处在于取数学期望很相似，不同处在于取数学期望 反馈控制算法：在线地估计预测模型参数，并修正控制律，实现反馈反馈控制算法：在线地估计预测模型参数，并修正控制律，实现反馈反馈控制算法：在线地估计预测模型参数，并修正控制律，实现反馈反馈控制算法：在线地估计预测模型

26、参数，并修正控制律，实现反馈校正校正校正校正第三十九页，编辑于星期六：十六点 二十三分。广义预测控制（GPC）(4)广义预测控制广义预测控制GPCGPC与与DMCDMC相比相比，uuDMCDMCDMCDMC相相相相当当当当于于于于用用用用一一一一个个个个不不不不变变变变的的的的预预预预测测测测模模模模型型型型并并并并附附附附加加加加一一一一个个个个误误误误差差差差预预预预测测测测模型共同保证对未来输出作出较准确的预测；模型共同保证对未来输出作出较准确的预测；模型共同保证对未来输出作出较准确的预测；模型共同保证对未来输出作出较准确的预测；uu而而而而GPCGPCGPCGPC则则则则只只只只用用用

27、用一一一一个个个个模模模模型型型型，通通通通过过过过对对对对其其其其在在在在线线线线修修修修正正正正给给给给出出出出较较较较准准准准确确确确的预测。的预测。的预测。的预测。第四十页，编辑于星期六：十六点 二十三分。6 国内外优秀预测控制软件介绍 国外著名公司国外著名公司SetpointSetpoint、DMCDMC、SpeedupSpeedup、AdersaAdersa、SimoonSimoon、Treiber Treiber ControlControl等等专专门门从从事事实实时时控控制制与与优优化化的的软软件件公公司。司。在在19961996年年，著著名名的的SetpointSetpoin

28、t公公司司和和DMCDMC公公司司先先后后被被AspentechAspentech公公司司收收购购。，在在上上百百家家大大型型石石化化、化化工工、炼油、钢铁等企业应用成功，取得了巨额利润。炼油、钢铁等企业应用成功，取得了巨额利润。第四十一页，编辑于星期六：十六点 二十三分。国内外优秀预测控制软件介绍 这些这些国外著名公司国外著名公司开发出适用于实时控制与优开发出适用于实时控制与优化的多变量高级控制和实时在线优化的商品化工化的多变量高级控制和实时在线优化的商品化工程软件，大量推向市场，在上百家大型石化、化程软件，大量推向市场，在上百家大型石化、化工、炼油、钢铁等企业应用成功，取得了巨额利工、炼油

29、、钢铁等企业应用成功，取得了巨额利润。润。AspentechAspentech公司实行收购后，在过程信息管理公司实行收购后，在过程信息管理PIMPIM、先进控制和优化技术方面成为世界领先地、先进控制和优化技术方面成为世界领先地位位。第四十二页，编辑于星期六：十六点 二十三分。国内外优秀预测控制软件介绍 IDCOM_MIDCOM_M DMCDMC PFCPFC QDMCQDMC算法算法 DMCPlusDMCPlus RMPC(Robust Model Predictive Control RMPC(Robust Model Predictive Control Technology)Techno

30、logy)控制器控制器 PCT(Predictive Control Technology)PCT(Predictive Control Technology)等等第四十三页，编辑于星期六：十六点 二十三分。国内外优秀预测控制软件介绍 DMCPlusDMCPlus控制软件包控制软件包AspentechAspentech在兼并在兼并DMCDMC公司和公司和SetpointSetpoint公司之后推出的，主要特公司之后推出的，主要特点：点：u过程模型辨识过程模型辨识u处理约束处理约束u经济指标优化经济指标优化u能处理大型控制问题能处理大型控制问题第四十四页，编辑于星期六：十六点 二十三分。国内外优

31、秀预测控制软件介绍国产多变量约束控制软件包国产多变量约束控制软件包MCCMCC 由由由由多多多多变变变变量量量量约约约约束束束束预预预预测测测测控控控控制制制制器器器器、非非非非线线线线性性性性预预预预测测测测控控控控制制制制器器器器、过过过过程程程程模模模模型型型型辨辨辨辨识识识识软软软软件件件件包包包包、组组组组态态态态软软软软件件件件包包包包、系系系系统统统统动动动动态态态态仿仿仿仿真真真真软软软软件件件件包包包包、数数数数据据据据及及及及图图图图形形形形处处处处理理理理软软软软件件件件包包包包、过过过过程程程程和和和和模模模模型型型型参参参参数数数数在在在在线线线线校校校校正正正正软软

32、软软件包、件包、件包、件包、MCCMCCMCCMCC与各类与各类与各类与各类DCSDCSDCSDCS的接口软件包等部分组成。的接口软件包等部分组成。的接口软件包等部分组成。的接口软件包等部分组成。第四十五页，编辑于星期六：十六点 二十三分。国内外优秀预测控制软件介绍多变量约束控制软件包多变量约束控制软件包MCCMCC功能特点：功能特点：u采用线性阶跃响应模型采用线性阶跃响应模型u采采用用能能满满足足控控制制指指标标和和经经济济指指标标的的多多目目标标优优化化：根根据据优优先先级级的的不不同同处处理理多多目目标标问问题题。在在线线调调整整优优先先级级，当当出现冲突时，首先保证最重要目标的实现。出

33、现冲突时，首先保证最重要目标的实现。u能能够够在在线线调调整整优优先先级级；能能处处理理CVCV的的设设定定值值要要求求和和区区间间要求要求第四十六页，编辑于星期六：十六点 二十三分。国内外优秀预测控制软件介绍多变量约束控制软件包多变量约束控制软件包MCCMCC功能特点：功能特点：u采用采用QPQP方法求解，能够处理各类约束方法求解，能够处理各类约束u采采用用多多控控制制模模式式，能能处处理理“胖胖”、“方方”、“瘦瘦”系系统及其自动转化统及其自动转化u各各个个MVMV和和CVCV都都可可以以在在线线处处于于“开开”、“关关”状状态态，可在线分析系统可控性，防止病态系统产生可在线分析系统可控性

34、，防止病态系统产生u可以进行在线增益调整可以进行在线增益调整第四十七页，编辑于星期六：十六点 二十三分。国内外优秀预测控制软件介绍多变量约束控制软件包多变量约束控制软件包MCCMCC功能特点：功能特点：u能处理零增益等特殊动态特性能处理零增益等特殊动态特性u根根据据生生产产要要求求，在在线线调调整整动动态态优优化化性性能能指指标标中中的的加加权权矩阵矩阵u仪表出现故障时，控制器能继续进行仪表出现故障时，控制器能继续进行u能够处理积分系统能够处理积分系统u实现干扰的前馈控制实现干扰的前馈控制第四十八页，编辑于星期六：十六点 二十三分。思考题(1)为为什什么么说说预预测测控控制制是是基基于于模模型型的的计计算算机机优优化化控控制制算算法法?预预测测控控制制有有何何特特点点?其其主主要要组组成成部部分分有有哪哪些些?动动态态矩矩阵阵控控制制算算法法结结构构分分成成几几部部分分?它它们们各各有有什什么功能么功能?涉及到什么动态系统及在线计算涉及到什么动态系统及在线计算?第四十九页，编辑于星期六：十六点 二十三分。思考题(2)动态矩阵算法与模型算法控制为何只能适用于渐动态矩阵算法与模型算法控制为何只能适用于渐近稳定的对象近稳定的对象?对模型时域长度对模型时域长度N N有什么要求有什么要求?如果如果N N取得太小会有什么问题取得太小会有什么问题?第五十页，编辑于星期六：十六点 二十三分。