【摘 要】
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工业生产发展的大型化和复杂化，使得工业控制对操作条件的要求更加严格，控制系统中变量之间的相互关系也变得更加复杂。这样的工业生产过程应采用复杂的控制系统来满足生产的要
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工业生产发展的大型化和复杂化，使得工业控制对操作条件的要求更加严格，控制系统中变量之间的相互关系也变得更加复杂。这样的工业生产过程应采用复杂的控制系统来满足生产的要求。串级控制系统就是其中一种。经过几十年的发展，串级控制由最初的常规PID控制发展为基于其他先进控制的PID串级控制。模型预测控制就是其中一种。
模型预测控制(MPC)是一种基于模型预测的先进计算机优化控制算法。它的典型算法有三大类：模型算法控制(MAC)、动态矩阵控制(DMC)、广义预测控制(GPC)。它们都是基于模型预测、滚动优化、反馈校正三大环节。模型(MPC)预测控制策略的特点是：模型在工业现场易于获得，不需要复杂的系统辨识与建模；采用反馈校正基础上的在线滚动优化取代传统的最优控制，因而可以克服各种不确定性因素的影响，增强系统的鲁棒性，而且在线计算相对比较简单。这三类相比较而言，动态矩阵控制(DMC)算法来得方便、实用，且容易获得满意的控制品质。
本文提出了串级控制的主、副回路均用动态矩阵控制算法实现，并通过仿真来证明该算法的可行性。
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