1. 毕业设计（论文）的内容和要求

模型失配作为影响预测控制器性能的因素之一，如果模型失配超过一定的程度，控制系统动态性能会恶化，相应的性能指标将会降低。

本课题要求学生掌握一种数据驱动的预测控制模型评估方法，基于运行数据对多输入多输出（mimo）系统的模型匹配情况进行评价。

要求： 1.首先研究学习模型预测控制的相关知识，掌握模型预测控制性能评估与监视的基本原理，并分析影响其性能恶化的原因，其中着重分析模型失配情况下引起的性能控制性能下降。

2. 参考文献

[1] 席裕庚，预测控制[M]，北京：国防工业出版社，1993. [2] 杨马英，模型预测控制的性能监控与评价-综述[C]，第 21 届中国控制会议论文集，杭州：浙江大学出版社，2002: 253-25. [3」张杰,阳宪惠.多变量统计过程控制.北京:化学工业出版社,2000. [4] 郭希娟.并联机器人机构动力学基础理论研究[D].秦皇岛:燕山大学,2002. [5]杨马英.模型预测控制的性能监视与评价)))综述[A].秦化淑,褚健.第21届中国控制会议论文集[C].杭州:浙江大学出版社,2002:253 -259 [6]孙静.自相关过程的残差控制图[J].清华大学学报,2002,42( 6):735 -738. [7]Ender D.(1993)Process control performance: not as good as you think. Control Engineering 1993.9 180-190 [8]Huang, B ,and Shah, S.L.(1999),Performance Assessment of Control Loops: Theory and Applications, Springer [9]Patwardhan R.S Shah S.L.(2002) Assessing the performance of Model predictive Controllers, The Canadian Journal of Chemical Engineering VOL 80954-966 [10]Morari M, Lee J H. Model Predictive control : past, present and future, Computers and Chen, Engng,1999, 23 :667-682 [11]Ritchleate J, Industrial application of model based predictive control[J], Automatica, 1993, 29(5): 1251 #8211;1274. [12] Qin S J, Badgwell T A, Asurvey of industrial model predictive control technology [J],Control Engineering Practice, 2003, 11(7): 733-764. [13] Jelali M, An overview of control performance assessment technology and industrial applications[J], Control Engineering Practice, 2006, 14(5): 441-466. [14] Schafer J, Cinar A, Multivariate MPC system performance assessment, monitoring and diagnosis[J], Journal of Process Control, 2004, 14(2):119-129. [15] Harris T. J., Seppala C.T., Desborough L.D.. A review of performance monitoring and assessment techniques for univariate and multivariate control systems[J]. Journal of Process Control, 1999, 9(1):1-17 [16] Harris T.J., Seppala C.T.. Recent developments in controller performance monitoring and assessment techniques[J]. Proceedings of the 6th International Chemical Process conference, 2001 [17] T. J. Harris. Assessment of closed-loop performance [J]. Canadian Journal of Chemical Engineering, 1989, 67(10):856-861

3. 毕业设计（论文）进程安排

2016-12-24~2017-01-15布置设计任务，学习基本知识要点和介绍设计内容相关的软件工具；查阅相关文献；翻译英文文献资料，在查阅资料基础上，完成开题报告； 2017-02-22~2017-03-31基于 Matlab 建立Wood-Berry预测控制系统； 2017-04-1~2017-04-30 采用不同的预测模型和扰动模型进行预测控制系统仿真，采集运行数据，根据模型性能指标进行评价； 2017-05-1~2017-05-20 采用区分对象模型失配和干扰模型失配的方法，针对Wood-Berry塔进行实验验证； 2017-05-21~2017-06-5撰写毕业设计报告，提交正式文档打印件，准备答辩； 2017-06-06~2017-06-13论文评阅，完成答辩。