孙超，戴睿，郝晓辰，刘彬，周湛鹏

（燕山大学电气工程学院，河北 秦皇岛 066004）

引 言

模型预测控制（MPC）[1-2]是一类产生于工业控制实践的计算机控制算法。作为先进控制技术的典型代表，由于具有建模容易、鲁棒性好、约束处理灵活等优点，而被广泛地应用于石油、化工等工业过程[3-5]。在实际工业过程应用中，MPC 对被控变量（CV）的控制方式主要有设定值控制（set point control）和区间控制[6-7]（interval control）两种。设定值控制可以将CV 控制在理想的目标值，适用于具有严格控制指标的CV，但其又有自由度低、鲁棒性差的缺点，特别体现在遇到工业扰动时的控制性能会严重下降，使得CV 产生剧烈波动，影响产品质量[8-10]。相比之下，区间控制系统具有自由度高、鲁棒性好等优点，近年来代替设定值控制成为各界研究的重点。文献[11]提出一种“软约束”处理方法改善控制品质，实现区间控制。文献［12］提出了一种稳定的区间MPC 控制器，该方法的代价函数中包含了输入输出的稳态经济目标，由于考虑了零值控制器，所以此控制器并不能达到局部最优。文献[13]用一种稳态区间可操作性方法设计了基于模型的约束控制器，可用来处理输入个数少于输出的多变量的非方系统，不过，此方法中输入集合与输出集合的兼容性容易出现问题。上述文献均是采用包含理想目标值在内的区间范围来代替确定的理想目标值，在CV 进入区间后，将不再进行控制作用，CV 可能运行在区间内的任意位置而非理想目标值。这些方法虽然提高了系统的鲁棒性和自由度，却并没有对设定值控制的性能做进一步优化，解决设定值控制鲁棒性差、自由度低的缺点。……