“智能”增强的预测控制进展与展望OA

预测控制是适应复杂控制系统的优化需求而在算法策略上不断创新发展的,从最初的单变量/多变量回路级的预测控制,到分层递阶优化设点值的优化,再到随着信息交互技术发展而出现的网络信息模式下分布式系统的预测控制.在这一发展轨迹上,以人工智能为一族的各类学习算法起到重要的促进作用,从预测模型的建立及其误差校正,到分层递阶结构下实时优化/经济预测控制(RTO/EMPC)的优化求解,再到分布式预测控制中的协同优化等,正在呈现以具有学习/自适应功能为主要特征的“人工智能”预测控制,本文将讨论以上这些方面预测控制新的发展及其今后的展望.