比例–积分控制加广义预测控制算法及其应用

针对比例–积分(proportional-integral, PI)控制因不能预测未来输出而提前改变控制量使其用于光电稳定伺服系统时往往响应剧烈的问题,研究了光电稳定伺服系统的广义预测控制(generalized predictive control, GPC).首先通过证明受控自回归积分滑动平均(controlled auto-regressive integral moving-average, CARIMA)模型的直接递推预测与Diophantine方程预测等价,提出了预测较快的模型等价预测GPC算法,其预测复杂度比原GPC降低了一个阶次.其次通过对PI和GPC的特点进行分析,综合考虑两者的优缺点,提出了一种新型的基于PI增量和GPC增量加权的比例积分控制加广义预测控制(proportional-integral control plus generalized predictive control, PI+GPC)算法,实现了基于历史、当前和未来偏差计算控制量,并给出了算法设计流程和参数选取规则.最后通过仿真并在某光电稳定伺服平台上验证后得出, PI+GPC和PI相比稳定精度有所提高,且平稳性和快速性大为改善.