MPC：模型预测控制器
控制误差生成和死区
在预测控制器中，作为预测的过程变化（开始于控制变量 CV1 到 CV4 的当前值）与未来 设定值设置（结束于 SP1 到 SP4）之间偏差的误差信号会在整个预测时域内为每个控制 通道都生成，并用于计算调节变量。
原则上，死区 SP1DeadBand 到 SP4Deadband 的影响与 PID 控制器中的影响相同，但 是它遍布整个未来预测时域。 换句话说，例如，如果整个预测时域中的预测控制变量 CV1 在 SP1 ± SP1DeadBand 范围内，则控制器没有任何理由改变任一调节变量。 因 此，这些范围也称为 CV 边带。 与调节变量限制相比，这些限制不是必须遵守的硬性约 束条件。
在多变量控制器中，建议利用这一事实：从应用角度来讲，某些控制变量需要精确移动到 指定设定值，而其它变量只需保留在定义的范围内。
典型实例是为其指定容差范围的质量特征。 PID 控制器中的死区趋向于影响稳定性，而 各个控制器通道中的 CV 边带通常有助于多变量控制器的整体稳定性。 通过 CV 边带，可实现软件超驰控制的动作。
带有死区的误差信号生成的使用案例
只要反应釜中的压力保持在设定的安全限制范围内，控制器将只关心产品质量。 但是， 一旦压力有离开允许范围的危险（即预测它以后将向非法值移动），则将启动压力控制。 通过在拟合标准中对控制变量加权（请参见 MPC 工程软件），用户可以指定为可能超出 的压力限制指定特别高的权重。
PCS 7 标准库 V71
268
功能手册, 03/2009, A5E02102229-01
系列： CONTROL
3.20 MPC：模型预测控制器
预测控制器算法
MPC 块源于著名的 DMC 算法 (Dynamic Matrix Control)。 根据下面的公式计算控制时域 内调节变量的未来变化
=
C ⋅(w − f
)
其中：
● w 包含未来设定值的时间序列
● f 包含预测的控制变量（调节变量恒定时）将来的自由变化
● C 是 MPC 工程工具计算的恒定控制器矩阵。 C 包括过程模型和通过优化拟合标准得
出的调节变量变化和控制变量的加权。
根据滚动时域原理，只从整个控制时域内᳔优调节变量变化的向量中获取第一个值，并将 其应用到过程。 在下一步中，将考虑᳔新到达的过程值，并在整个预测时域内重复计 算。
对于预测控制器，调节变量变化基于预测的未来控制偏差，而对于 PID 控制器，则基于 以前的控制误差（可能也已集成）。 这可以解释为“预测未来”策略。
抗饱和
激活调节变量限制时，控制器中将自动采取抗饱和措施。 预测方程将使用调节变量的实 际限制值而不是计算出的理论值。