第1章 绪论

1.1 引言

随着科学技术的不断发展，石油化工、冶金、电力、机械和航空航天等领域的工业生产规模不断扩大、复杂程度不断增强，人们对系统的控制要求也越来越高。工业生产过程中普遍采用的经典PID控制方法，虽然能解决实际生产中所遇到的约90%的控制问题，但当工业过程存在着不确定性、非线性、大时滞、多变量强耦合等复杂特性时，简单的PID控制很难取得令人满意的控制效果，而且控制器参数的整定往往依赖于工程经验，要获得比较满意的整定结果是一件十分棘手的事。

为适应空间探索需要而发展起来的现代控制理论，能从外部现象深入到系统内在的规律性，在空间技术和军事工程上获得了成功的应用，但随着对复杂和不确定性系统控制要求的不断提高，现代控制理论的局限性日益明显，主要表现在以下两个方面：

（1）现代控制理论的基石是精确的数学模型，而实际工业过程的多样性和复杂性使得很难建立精确数学模型。即使能够建立数学模型，往往也因其结构过于复杂，难以实现经济有效的控制。

（2）系统在实际运行时由于各种原因会导致系统参数发生变化，而且外界扰动的影响也会给系统带来很大的不确定性，这使得按理想模型设计的最优控制失去最优性，甚至使控制品质严重下降。在实际应用中，人们往往更关心控制系统在不确定性影响下是否仍能保持良好的控制性能，即鲁棒性，而不是只追求所谓的理想最优。

20世纪70年代后期，为了更好地解决复杂工业过程控制问题，陆续出现了自适应控制、预测控制、内模控制、鲁棒控制等先进控制策略。其中，内模控制（Internal Model Control，IMC）是一种基于过程数学模型进行控制器设计的新型控制策略，由于其设计简单、控制性能好和在系统分析方面的优越性，因而自提出之日起，便受到控制界的普遍关注。

内模控制产生的背景主要有两个方面：一是为了对当时的两种预测控制算法模型算法控制（MAC）和动态矩阵控制（DMC）进行系统分析，其次是作为Smith预估器的一种扩展，使其设计更为简便，系统鲁棒性及抗干扰性大为改善。因此，从20世纪50年代后期起，许多研究者已开始采用类似内模控制的概念来设计控制器，如Smith的时滞预估补偿系统，Francis、Woham等人的基于内部模型的调节器设计方法。在基于对过程动态模型求逆来设计调节器时，虽然能获得理想的调节性能，但这种逆模型受过程内在特性的限制一般不易实现。在随后的一段时间内，内模控制原理更多地停留在理论研究阶段而难以成为一种工程设计方法。1974年，德国学者Frank首先在工业过程控制中提出了如图1-1所示的内模控制结构；1979年， Brosilow在其推断控制的基础上，进一步论证了内模结构是推断控制和Smith预估控制器的核心，并给出了内模控制器的设计方法。

图1-1 内模控制原理结构

1982年，Garcia和Morari[1]完整地提出并发展了如图1-1所示的控制结构，并将该控制策略定名为内模控制。图中虚线框内部分可用模拟硬件或计算机软件来实现，由于该结构中除了有控制器Q（s）外，还包含了过程模型M（s），内模控制因此得名。此后，Morari等人广泛深入地研究了内模控制的性质、设计方法，并将IMC推广到多输入多输出（MIMO）系统[2]和非线性过程，为内模控制奠定了坚实的理论基础。这样，基于过程动态模型的求逆来设计控制器的思想得到工程化。自面世以来，内模控制不仅在工业过程控制中获得了成功的应用，还表现出在控制系统稳定性和鲁棒性理论分析方面的优势。许多研究者深入讨论了内模控制与其他控制算法，如动态矩阵控制 [3]、模型算法控制[4]、线性二次最优控制（LQOC）等之间的内在关系。尤其是多变量内模控制可以直接调整闭环系统的动态性能，并对模型误差具有良好的鲁棒性，因此，IMC也是多变量过程系统分析与设计的一种重要方法。

实践证明，内模控制具有结构简单、参数整定直观明了和在线调整容易等优点，对于鲁棒及抗扰性的改善和大时滞系统的控制效果尤为显著，并且在实际生产中也已取得了非常广泛的应用，如液位控制[5]、柔性机器人[6]、化工过程[7]和机构振动主动控制[8]等。较典型的内模控制设计方法有两步法[1]、零极点对消法[2]和预测控制法[9]等，内模控制的简化设计及改进的方案也层出不穷。但和任何一种控制方法一样，内模控制的发展也在不断完善中。而近年来针对复杂过程的设计问题已经成为研究热点，用常规的内模控制方法很难满足要求，出现了内模控制与其他控制方法交叉、集成的控制策略，如自适应内模控制[10，11]、基于神经网络内模控制[12，13]、基于模糊系统理论内模控制[14～16]和基于支持向量机[17～20]的内模控制等，从而使内模控制成为工业过程系统实现鲁棒控制的重要方法之一。

本章将从几个方面来介绍内模控制的设计方法和应用，着重讨论最新发展状况，分析其特点，并指出现有方法的局限性和改进思路。