一种基于模型参考自适应辨识的半自动模型预测控制方法

来源：信息与控制杂志2014年第6期北京时间：

作者：庞强, 夏琼, 邹涛, 丛秋梅

摘要：多变量预测控制在应用中经常会遇到模型失配的问题，最终导致控制器不能满足控制要求．本文提出了一种模型预测控制（model predictive control，MPC）架构，通过被控对象和预测模型的频率响应误差判断模型是否失配；当模型失配时，首先对被控对象叠加持续激励信号；然后，通过改进的模型自适应辨识方法辨识对象的传递函数模型；最后，经过拉氏逆变换，将传递函数模型转化为FSR（finite step response）模型，重新恢复多变量预测控制．该方法不需要进行离线辨识试验，实现了模型的多变量辨识；辨识的传递函数模型的动态特性更加清晰，便于分析和修改；经过拉氏逆变换得到的FSR模型更加平滑，能够消除因模型误差引起的静差．经过仿真实验，证明了该方法的有效性．

关键词：半自动模型预测控制, 多变量辨识, 模型失配, 自适应辨识, 频率响应, 持续激励