在模型预测控制方案中引入PID串级控制结构,通过在底层采用常规PID控制,抑制进入系统的干扰,上层采用MPC,获得优良的跟踪性和鲁棒性。这种控制策略综合利用了预测控制的性能优点和串级控制的结构优点,在化工过程控制中得到广泛的应用。在实际应用中会出现仅仅由于PID控制器参数改变而引起的广义对象的变化,而被控对象并没有发生变化的模型失配情况。为避免耗时繁琐的阶跃测试和模型辨识过程而得到比较准确的广义对象模型,以便减少模型失配引起的控制效果降低的现象,成为MPC算法在工业应用中面临的一个实际问题。同时,由于底层PID控制回路的模型不易取得,无法更好地通过调节底层PID参数来改善上层MPC控制性能,阶跃测试的耗时繁琐程度限制了对底层PID参数调节的进一步考察。本文从模型预测控制的模型构造和动态矩阵运算出发,通过MPC-PID串级控制过程控制仿真研究,针对这一工业现实问题进行了研究。本文的主要内容和创新点如下:1.针对模型预测控制中出现的由于PID控制器参数改变而引起的广义对象模型失配的现象,提出一种PID动态的补偿方法。通过对已知的模型预测控制算法下的动态矩阵运算,得到PID参数改变后的广义对象模型,从而避免了对整个系统的重新辨识。仿真结果表明该方法能够得到PID参数改变后的较为精确的广义对象模型。2.利用IMC原理和DS法分别设计了设定值跟踪和扰动抑制两种不同设计目标下的PID控制器。针对MPC-PID串级控制的结构特点,重点分析了扰动抑制PID的作用,最后提出在MPC-PID串级控制中底层PID参数宜采用扰动抑制设计目标的结论。3.考察底层PID参数及PID控制系统的鲁棒性对上层MPC控制性能的影响。通过改变底层PID参数和PID控制系统的鲁棒性,记录上层MPC控制效果,最后给出了针对MPC-PID串级控制中底层PID参数选择的定性指导。