研究包含稳态目标计算(Steady-state target calculation,SSTC)层和动态控制层的双层结构预测控制(Model predictive control,MPC)及其实现方法.我们将已有的辨识、优化和控制方案适当地组合并软件化.通过在多优先级稳态目标计算中引入新的变量,给出了稳态目标计算的统一表达方法,每个优先级的优化问题或是跟踪外部目标,或是放松软约束.通过仿真算例和应用实例相结合的方式验证了软件功能.

在双层结构模型预测控制(Model predictive control,MPC)中,稳态目标计算(Steady-state targets calculation,SSTC)层(上层)为动态控制(Dynamic control,DC)层(下层)提供操作变量、被控变量设定值和变量约束.但是,上层可行域和下层吸引域间存在的不一致性可能使得上层给出的设定值无法实现.本文为下层事先选取若干组放松的软约束,并对每一组软约束都离线计算出相应的吸引域,其中最大的一个吸引域包含稳态目标计算的可行域.在控制过程中,根据当前状态所属吸引域在线地决定在DC层采用的软约束组.采用上述方法后,对所有处于最大吸引域的初始状态,在跟踪稳态目标的过程中,下层优化问题都是可行的.仿真算例证明了该方法的有效性.