约束模型预测控制的理论和高效算法

针对当前科学技术和经济社会发展对约束系统实时优化控制的需要，研究和发展约束模型预测控制的理论和高效算法，重点解决现有工业预测控制算法在线计算量大、实施要求高、应用范围局限的不足，缩小现有预测控制理论与实际应用的差距。分别以在大规模系统、快速系统、低成本系统、非线性系统中约束预测控制面临的共性瓶颈问题为主攻方向，围绕这些特征系统中的关键科学问题，借鉴大系统理论、现代优化理论和约束反馈控制理论等的新进展，提出解决相关瓶颈问题的新思路和新算法，提高约束预测控制算法的实时性、科学性和易用性，增强约束预测控制理论的实际针对性和可用性，并结合典型案例进行理论和高效算法的应用试点。本项研究所发展的约束预测控制的系统理论和高效算法，不仅可大大拓展预测控制的应用领域，满足当前经济发展和社会进步对优化控制的需要，而且对预测控制理论的完善和与实际应用更紧密地结合也具有重要意义。

本项目针对当前经济和社会发展对约束系统实时优化控制日益增长的需要，研究和发展约束模型预测控制的理论和高效算法，重点克服约束预测控制算法在线计算量大、实施要求高的不足，扩大其应用范围，并推动预测控制理论与应用的结合。所取得的主要成果为：.1. 大规模系统：针对城市交通路网的高维性及其模型和优化的计算复杂性，提出了建模、模型简化和预测控制的高效算法和有效结构；针对大系统信息的分散化和网络化，提出了具有稳定性保证的分布式预测控制综合方法，设计了网络信息模式下的鲁棒预测控制器和滚动时域调度算法。.2. 快速动态系统：针对预测控制在线计算复杂导致实时性差的问题，提出优化变量集结算法、基于多步控制集的离线设计在线综合算法和有限精度收敛等策略，提高约束预测控制算法的实时性；研究了高超声速飞行器、高速动车组等快速系统的高效预测控制设计方法。.3. 低成本系统：针对底层控制装置或嵌入式系统中难以实现约束预测控制算法的问题，基于FPGA平台用软-硬件联合实现了约束预测控制的核心二次规划算法，研发了基于FPGA的预测控制器原理样机和调试支持软件，基于DSP平台设计实现了基于神经网络的二次规划求解器和预测控制器。.4. 非线性系统：针对非线性系统预测控制理论和算法研究的不足，系统研究解决了输出反馈预测控制的递归可行性和鲁棒综合问题；提出了结合约束反馈理论和预测控制综合方法的饱和非线性系统鲁棒预测控制器设计方法；提出了非线性系统的多模型和多层次预测控制策略，研发了集闭环多变量辨识、变负荷过程和扰动自适应非线性预测控制于一体的具有自适应特征的工业预测控制结构和高性能算法，成功应用于实际工业装置。. 项目组共发表学术论文230篇，其中国际期刊论文75篇，SCI收录66篇、EI收录180篇；出版学术专著2本，授权发明专利16项，软件著作权5项，培养博士后4人，博士生14人，硕士生27人，获省部级自然科学二、三等奖各1次，国际会议论文奖2次，国内会议论文奖4次，项目组成员组织国际学术会议4次。