2024先进动力系统智能控制国际集训营第七讲——模型预测控制基础及其在混合动力系统能源管理中的应用案例

2024年8月2日，由中国内燃机学会主办，中国内燃机学会内燃动力智能技术分会、天津大学先进内燃动力全国重点实验室共同承办的2024先进动力系统智能控制国际集训营第七讲顺利结束。本次讲座的主题为“模型预测控制基础及其在混合动力系统能源管理中的应用案例”，特邀大连民族大学机电工程学院张江燕副教授进行授课，张江燕老师是控制科学与工程领域的知名专家，现任大连民族大学机电工程学院副教授、硕士研究生导师。张教授在车辆动力控制、系统优化与智能算法等领域有着深厚的研究背景，已在国内外学术期刊上发表了三十余篇论文，目前担任中国自动化学会车辆控制与智能化专业委员会委员兼副秘书长。本节讲座由内燃动力智能技术分会秘书长、天津大学宋康副教授主持。

此次讲座中，张江燕教授详细讲解了模型预测控制（MPC）的基础知识及其在混合动力系统能源管理中的应用案例。张教授首先从MPC的基本概念讲起，介绍了MPC作为一种先进控制技术的主要特点和相关的优化控制理论工具。

张教授通过多项研究数据和具体实例，深入分析了MPC在实际应用中的独特优势。她解释道，MPC不仅仅是基于当前的系统状态进行优化，还能够预测未来的状态变化，从而提前进行调整和优化。这种前瞻性的控制策略在混合动力系统能源管理中表现尤为突出，能够显著提升系统的效率和稳定性。

在介绍MPC问题的求解方法时，张教授分别讲解了序列二次规划（SQP）算法与C-GMRES算法的核心要素。她指出，MPC是一种根据新测量的状态变量和不断变化的条件实时调整控制动作的最优化控制律。通过利用预测模型和优化器，MPC能够在一定的预测时域内求解一个开环的最优控制问题，从而实现对系统的最优控制。

张教授详细解释了序列二次规划（SQP）算法的步骤和应用场景。她指出，SQP算法通过将非线性优化问题近似为一系列的二次规划问题，从而简化了计算复杂度，适用于实时控制系统。她举例说明，在混合动力车辆的能量管理中，SQP算法能够有效地在发动机和电动机之间进行能量分配，实现燃油效率的最大化。随后，张教授介绍了C-GMRES算法的优势和应用。该算法基于庞特里亚金极大值原理（PMP），通过求解一系列线性方程，实现对非线性系统的最优控制。张教授展示了C-GMRES算法在混合动力系统中的实际应用案例，强调了其在处理复杂非线性控制问题时的高效性和鲁棒性。

在讲座的后半部分，张教授通过两个具体案例深入剖析了MPC在混合动力系统能源管理中的实际应用。第一个案例中，她展示了如何通过C-GMRES算法优化动力分配，以提高系统的能效。该算法能够根据实时数据，动态调整发动机和电动机的工作模式，实现最优能量利用。通过对比实验数据，张教授详细说明了该算法在实际应用中的优越性能。

第二个案例中，张教授详细说明了如何利用SQP算法实现动力系统的最优控制。她介绍了具体的算法实现步骤，包括多变量函数求极值问题的数学描述、约束条件的处理方法等。通过实际数据验证，SQP算法在实现动力系统的能量最优分配方面表现出色，显著提升了混合动力车辆的整体性能。

张教授特别指出了MPC在处理复杂系统时的灵活性和可扩展性。她认为，MPC不仅适用于车辆动力系统的优化控制，还可以推广应用到其他复杂工程系统中，如智能电网、工业过程控制等。通过不断优化算法和提升计算能力，MPC将在未来的工程应用中发挥更加重要的作用；张教授还在讲座中反复强调了理论知识在实际应用中的重要性。她指出，虽然MPC在理论上具有很高的优越性，但在实际应用中仍需要解决计算量大、实时性要求高等问题。随着计算能力和算法优化技术的发展，MPC在实际工程中的应用前景将更加广阔。张教授希望通过此次讲座，能够帮助学员们更好地理解和应用MPC技术，推动动力系统智能控制领域的技术进步。

据悉，本届集训营邀请了来自天津大学、大连理工大学、东南大学、同济大学、合肥工业大学等8所高校和中国科学院数学与应用科学研究院、艾迪捷信息科技(上海)有限公司等5家企业及研究院所的14位授课教师，围绕控制优化及学习算法的基础理论、多种类型动力系统的控制应用、控制系统开发测试的工具链3个层面开展专项培训。来自清华大学、同济大学、北京理工大学、哈尔滨工业大学、大连理工大学、北京交通大学、广西大学、武汉理工大学、哈尔滨工程大学、燕山大学、大连民族大学、浙江大学城市学院等12所高校和潍柴、玉柴、中国重汽、中国北方发动机研究所、康明斯、长安汽车、中国汽研、洛拖所、中科华盈等9家企业及研究院所的52名科研和技术人员报名参加。