第1章 緒論

1.1 引言

隨著科學技術的不斷發展，石油化工、冶金、電力、機械和航空航天等領域的工業生產規模不斷擴大、復雜程度不斷增強，人們對系統的控制要求也越來越高。工業生產過程中普遍采用的經典PID控制方法，雖然能解決實際生產中所遇到的約90%的控制問題，但當工業過程存在著不確定性、非線性、大時滯、多變量強耦合等復雜特性時，簡單的PID控制很難取得令人滿意的控制效果，而且控制器參數的整定往往依賴于工程經驗，要獲得比較滿意的整定結果是一件十分棘手的事。

為適應空間探索需要而發展起來的現代控制理論，能從外部現象深入到系統內在的規律性，在空間技術和軍事工程上獲得了成功的應用，但隨著對復雜和不確定性系統控制要求的不斷提高，現代控制理論的局限性日益明顯，主要表現在以下兩個方面：

（1）現代控制理論的基石是精確的數學模型，而實際工業過程的多樣性和復雜性使得很難建立精確數學模型。即使能夠建立數學模型，往往也因其結構過于復雜，難以實現經濟有效的控制。

（2）系統在實際運行時由于各種原因會導致系統參數發生變化，而且外界擾動的影響也會給系統帶來很大的不確定性，這使得按理想模型設計的最優控制失去最優性，甚至使控制品質嚴重下降。在實際應用中，人們往往更關心控制系統在不確定性影響下是否仍能保持良好的控制性能，即魯棒性，而不是只追求所謂的理想最優。

20世紀70年代后期，為了更好地解決復雜工業過程控制問題，陸續出現了自適應控制、預測控制、內模控制、魯棒控制等先進控制策略。其中，內模控制（Internal Model Control，IMC）是一種基于過程數學模型進行控制器設計的新型控制策略，由于其設計簡單、控制性能好和在系統分析方面的優越性，因而自提出之日起，便受到控制界的普遍關注。

內模控制產生的背景主要有兩個方面：一是為了對當時的兩種預測控制算法模型算法控制（MAC）和動態矩陣控制（DMC）進行系統分析，其次是作為Smith預估器的一種擴展，使其設計更為簡便，系統魯棒性及抗干擾性大為改善。因此，從20世紀50年代后期起，許多研究者已開始采用類似內模控制的概念來設計控制器，如Smith的時滯預估補償系統，Francis、Woham等人的基于內部模型的調節器設計方法。在基于對過程動態模型求逆來設計調節器時，雖然能獲得理想的調節性能，但這種逆模型受過程內在特性的限制一般不易實現。在隨后的一段時間內，內模控制原理更多地停留在理論研究階段而難以成為一種工程設計方法。1974年，德國學者Frank首先在工業過程控制中提出了如圖1-1所示的內模控制結構；1979年， Brosilow在其推斷控制的基礎上，進一步論證了內模結構是推斷控制和Smith預估控制器的核心，并給出了內模控制器的設計方法。

圖1-1 內模控制原理結構

1982年，Garcia和Morari[1]完整地提出并發展了如圖1-1所示的控制結構，并將該控制策略定名為內模控制。圖中虛線框內部分可用模擬硬件或計算機軟件來實現，由于該結構中除了有控制器Q（s）外，還包含了過程模型M（s），內模控制因此得名。此后，Morari等人廣泛深入地研究了內模控制的性質、設計方法，并將IMC推廣到多輸入多輸出（MIMO）系統[2]和非線性過程，為內模控制奠定了堅實的理論基礎。這樣，基于過程動態模型的求逆來設計控制器的思想得到工程化。自面世以來，內模控制不僅在工業過程控制中獲得了成功的應用，還表現出在控制系統穩定性和魯棒性理論分析方面的優勢。許多研究者深入討論了內模控制與其他控制算法，如動態矩陣控制 [3]、模型算法控制[4]、線性二次最優控制（LQOC）等之間的內在關系。尤其是多變量內模控制可以直接調整閉環系統的動態性能，并對模型誤差具有良好的魯棒性，因此，IMC也是多變量過程系統分析與設計的一種重要方法。

實踐證明，內模控制具有結構簡單、參數整定直觀明了和在線調整容易等優點，對于魯棒及抗擾性的改善和大時滯系統的控制效果尤為顯著，并且在實際生產中也已取得了非常廣泛的應用，如液位控制[5]、柔性機器人[6]、化工過程[7]和機構振動主動控制[8]等。較典型的內模控制設計方法有兩步法[1]、零極點對消法[2]和預測控制法[9]等，內模控制的簡化設計及改進的方案也層出不窮。但和任何一種控制方法一樣，內模控制的發展也在不斷完善中。而近年來針對復雜過程的設計問題已經成為研究熱點，用常規的內模控制方法很難滿足要求，出現了內模控制與其他控制方法交叉、集成的控制策略，如自適應內模控制[10，11]、基于神經網絡內模控制[12，13]、基于模糊系統理論內模控制[14～16]和基于支持向量機[17～20]的內模控制等，從而使內模控制成為工業過程系統實現魯棒控制的重要方法之一。

本章將從幾個方面來介紹內模控制的設計方法和應用，著重討論最新發展狀況，分析其特點，并指出現有方法的局限性和改進思路。