英国数字控制与模型预测控制EEEN40241Digital Control and Model Predictive Control课程介绍

数字控制与模型预测控制

EEEN40241

Digital Control and Model Predictive Control

学习目标

课程内容：

本课程旨在向学生介绍数字控制的基本概念及其应用，并介绍模型预测控制（MPC）的建模方法及主要实现细节，以及实时过程优化。

课程大纲：

1、数字控制

• 数字控制理论的动机，包括基于计算机的控制。

• 连续系统的离散表示：离散传递函数、Z变换和差分方程。

• 稳定性分析。

• 离散域中实际控制系统设计考虑因素（如采样率选择、计算时间）。

• 离散域中的经典分析。

2、模型预测控制（MPC）

• MPC控制公式：简单的无约束最优控制公式，MPC公式的一般特性，将MPC问题转化为二次规划优化问题，恒定输出扰动观测器模型，约束的不可行性和软化。

• 实际MPC实现考虑：经验模型开发，设计/调参参数的使用，MPC的实现/调试。

• 典型连续搅拌反应器（CSTR）及蒸馏塔的MPC控制设计。

学习成果：

完成本课程后，学生将能够：

1、推导离散时间模型并将其与实际控制应用相关联。

2、将经典控制与数字控制系统相关联。

3、使用传递函数和状态空间建模技术分析数字控制系统。

4、使用状态空间系统模型格式描述模型预测控制问题。

5、将基于优化的控制问题表述转换为一般的数学规划表述。

6、推导简单低阶单输入单输出系统的无约束最优控制律，并分析闭环控制系统的性能。

7、通过选择成本函数中的适当权重设计模型预测控制。

8、总结实施模型预测控制的关键步骤，包括经验预测模型的开发和控制器调试的流程。

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