Page 105 - 2022年第53卷第5期

15、30、45、…、180 min，共 12种方案；预测时域 T predict =15、30、45、…、180 min，共 12种方案。
根据经验 T predict ≥T interval ，故共需进行 78×2=156 组控制组合的仿真试验，仿真结果如图 11 和图 12 所
示。图中1/NISE值越大代表控制效果越好；当T predict ＜T interval 时，令1/NISE=0。

1/NISE
1/NISE 180 4.5×10 5
5×10 5 5×10 5 165 4.0×10 5
150
4×10 5 135 3.5×10 5
4×10 5 120 3.0×10 5
1/NISE 3×10 5 5 3×10 5 T predict /min 105 2.5×10 5 5
90
2×10
75 2.0×10 5
1.5×10
1×10 5 2×10 5 60
1.0×10 5
45
0 1×10 5 30 5×10 4
15 T interval /min 90 105 120 135 30 60 90 T predict /min 0 15 15 45 75 105 135 165 0
30
45
180
60
75
150
120
150
165
180
T interval /min
（a） 三维曲面图 （b） 等高线图
图11 各控制组合下MPC-ID控制效果
1/NISE
1/NISE 180 5
5×10 5 5×10 5 165 4.5×10
4.0×10 5
150
4×10 5 4×10 5 135 3.5×10 5 5
120
1/NISE 3×10 5 5 3×10 5 T predict /min 105 3.0×10 5
2.5×10
90
2×10
2×10 5 75 2.0×10 5
1×10 5 60 1.5×10 5
0 1×10 5 45 1.0×10 5
15 T interval /min 105 120 135 30 60 90 T predict /min 0 30 15 45 75 105 135 165 5×10 4
30
45
60
75
180
15
90
0
150
120
150
165
180
（b） 等高线图
（a） 三维曲面图 T interval /min
图12 各控制组合下MPC-广义ID控制效果
两种控制器的最优控制组合并不一样，但从图 195
180
11（a）和图 12（a）中可以看到，在各自最优控制组合
165
下，广义ID模型的控制效果明显好于ID模型。 150
135
如何选取合适的控制组合以达到比较好的控制 120
效果对控制器的设计至关重要，一般需要通过不断 T predict /min 105
试错进行参数调试，十分费时、费力。图 11（b）和 90
75
图 12（b）中绿色包围区域为控制效果较好的区域， 60
当选取此区域内的控制参数组合时，控制效果可能 45
30
不是最优，但处于可接受水平。经统计图 11（b）中 15
绿色区域约占 10.3%，图 12（b）中绿色区域约占 0
0 30 60 90 120 150 180
24.5%。从结果可以看到，当以广义 ID 模型为控制 T interval /min
模型时，绿色包围区域增大 1.38 倍，这意味着在参 图13 各控制组合下广义ID模型控制效果的改善程度
数调试过程中更容易选取到合适的控制组合，极大程度降低了试错工作量、提高了工作效率。
为比较各控制组合下广义 ID 模型控制效果相对于 ID 模型的改善程度，给出衡量指标 φ，见方程
（10）。相应计算结果如图 13所示：
NISE MPC - ID - NISE
MPC - 广义ID
φ = × 100% （10）
NISE MPC - ID
—605 —