MATLAB环境下动态矩阵控制实验
姓名：刘慧婷
学号：132030052
专业：控制理论与控制工程
课程：预测控制
指导老师：曾庆军
一算法实现
设某工业对象的传递函数为：G P(s)=e-80s/(60s+1)，采用DMC后的动态特性如图1 所示。在仿真时采样周期T=20s，优化时域P=10，控制时域M=2，建模时域N=20。
MATLAB程序1：
仿真结果如下图所示：
图中曲线为用DMC控制后系统的阶跃响应曲线。从图中可以看出：采用DMC控
后系统的调整时间小，响应的快速性好，而且系统的响应无超调。该结果是令人满意的。
二P和M对系统动态性能的影响
1．P对系统性能的影响
优化时域P表示我们对k时刻起未来多少步的输出逼近期望值感兴趣。当采样期T=20s，控制时域M=2，建模时域N=20，优化时域P分别为6，10和20时的阶跃响应曲线
MATLAB程序2：
仿真结果如下图所示：
图中曲线1为P=6时的阶跃响应曲线；曲线2为P=10时的阶跃响应曲线；曲线
为P=20时的阶跃响应曲线。从图中可以看出：增大P，系统的快速性变差，系统的稳定性增强；减小P，系统的快速性变好，稳定性变差。所以P的选择应该兼顾快速性和稳定性。
2．M对系统性能的影响
控制时域M表示所要确定的未来控制量的改变数目。当采样周期T=20s，优化时域P=20，建模时域N=20，控制时域M分别取4，2和1时系统的响应曲线如图3所示。MATLAB程序3：
图中曲线1为M=4时的响应曲线；曲线2为M=2时的响应曲线；曲线3为M=1 时的响应曲线。从图中可以看出：减小M，系统的快速性变差，系统的稳定性增强；增大M，系统的快速性变好，稳定性变差。增大P和减小M效果类似，所以在选择时，可以先确定M再调整P，并且M小于等于P。
三模型失配时的响应曲线
当预测模型失配时，即当G M(S)≠G P(S),当G M(S)=2e-50s/(40s+1)时的响应曲线如图4所示。
MATLAB程序4：
图中曲线1为未失配时的阶跃响应曲线；曲线2为模型失配时的阶跃响应曲线。从图中可以看出：当模型失配时，DMC控制有一定的超调，快速性下降，但能很快进入稳定状态，控制效果令人满意。所以DMC在形成闭环控制时，对模型失配具有很好的鲁棒性。
员工能力矩阵及多功能员工 一、多能工的概念 多能工就是具有操作多种机器设备能力的作业人员。多能工是与设备的单元式布置紧密联系的。在U 型生产线上，多种机器紧凑的组合在一起，这就要求作业人员具有能够应对循环时间和标准作业组合的变化以及在多数情况下能应对一个个作业容变化的能力。作业人员必须是多能工，能够进行多种设备的操作，负责多道工序。 为此必须通过工作岗位轮换把作业人员训练成对所有工序的所有岗位都是熟练的作业人员，也就是多能工。 二、工作岗位轮换的三个阶段 工作岗位轮换就是让每个作业人员轮流承担自己作业现场的全部作业，经过一段时间的训练，每个作业人员就自然而然熟悉了各种作业，成了多能工。 通过工作岗位轮换培养多能工要通过三个阶段实行： 第一阶段，职务系列中的每个管理人员依次转换工作场所(主要是组)体验所有的职务，不管在什么职务上都能向一般作业人员进行熟练自如的示。为了把一般作业人员培养成多能工，首先职务系列中的管理人员们必须亲自作为多能工以身示。为此，全体工长、组长、班长要在其所属的各工作场所巡回换岗。 例如，组长在各组之间依次轮换。因为职务系列中的全体管理人员在各工作场所轮换一圈儿需要数年时间，所以工作岗位轮换计划要做为长期计划的一个环节来实施。 第二阶段，让每个作业人员在组各种作业之间轮换，训练得在任何作业中都能操作自如。为了实施这种轮换，制定每个一般作业人员的作业训练计划。该计划以让组的所有作业人员能够熟练掌握组所有的作业为目的，由组长制定。 在推行这个训练计划的时候，必须使用下面的公式表示各组的多能
工化率。 小组多能化实现率= ∑(各人已通过考核的工序数) x100% 作业单元工序数×n 式中：n为作业单元人员数 第三阶段，该阶段被称为“工作岗位轮换”，每天数次有计划地让每个作业人员变换所承担的作业。多能工化进展到一定的程度，全体作业人员甚至可以每隔二至四小时就能有计划地在组的部作业工序中轮换。 多能工实施要点： 1、作业简单化。动作尽量单纯；动作尽量规。 2、必须给予指导。整体最了解的人不是作业者；培养合格工人是现场干部的最大职责。 3、整体推广。班前班后灌输多能工观念；定期举办多能工竞赛活动。 4、制定计划。制作多能工技能培训计划表；实施个人和整体的定期考核。 5、改良设备。简单快速，达到离人化；成立设备改善小组 6、绝对安全。一时疏忽也不会造成伤害；伤害影响多能工的积极性。多能工实施技巧：
MATLAB 环境下动态矩阵控制实验 一 算法实现 设某工业对象的传递函数为：G P (s)=e -80s /(60s+1)，采用DMC 后的动态特性如图1所示。在仿真时采样周期T=20s ，优化时域P=10，控制时域M=2，建模时域N=20。 MATLAB 程序1： g=poly2tfd(1,[60 1],0,80);%通用传递函数模型转换为MPC 传递函数模型 delt=20; %采样周期 nt=1; %输出稳定性向量 tfinal=1000; %截断时间 model=tfd2step(tfinal,delt,nt,g);%传递函数模型转换为阶跃响应模型 plant=model; %进行模型预测控制器设计 p=10; %优化时域 m=2; %控制时域 ywt=[];uwt=1; %设置输入约束和参考轨迹等控制器参数 kmpc=mpccon(plant,ywt,uwt,m,p);%模型预测控制器增益矩阵计算 tend=1000;r=1; %仿真时间 [y,u,yrn]=mpcsim(plant,model,kmpc,tend,r);%模型预测控制仿真 t=0:20:1000; plot(t,y) xlabel('图1 DMC 控制系统的动态阶跃响应曲线(time/s)'); ylabel('响应曲线'); 0100 2003004005006007008009001000 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 图1 DMC 控制系统的动态阶跃响应曲线(time/s) 响应曲线 图中曲线为用DMC 控制后系统的阶跃响应曲线。从图中可以看出：采用DMC 控制后系统的调整时间小，响应的快速性好，而且系统的响应无超调。该结果是令人满意的。
Dhaval Shroff1, Harsh Nangalia1, Akash Metawala1, Mayur Parulekar1, Viraj Padte1 Research and Innovation Center Dwarkadas J. Sanghvi College of Engineering Mumbai, India. dhaval92shroff@https://www.doczj.com/doc/5613132498.html,; mvparulekar@https://www.doczj.com/doc/5613132498.html, Abstract—Dynamic matrix and model predictive control in a car aims at vehicle localization in order to avoid collisions by providing computational control for driver assistance whichprevents car crashes by taking control of the car away from the driver on incidences of driver’s negligence or distraction. This paper provides ways in which the vehicle’s position with reference to the surrounding objects and the vehicle’s dynamic movement parameters are synchronized and stored in dynamic matrices with samples at regular instants and hence predict the behavior of the car’s surrounding to provide the drivers and the passengers with a driving experience that eliminates any reflex braking or steering reactions and tedious driving in traffic conditions or at junctions.It aims at taking corrective action based on the feedback available from the closed loop system which is recursively accessed by the central controller of the car and it controls the propulsion and steeringand provides a greater restoring force to move the vehicle to a safer region.Our work is towards the development of an application for the DSRC framework (Dedicated Short Range Communication for Inter-Vehicular Communication) by US Department of Traffic (DoT) and DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency) and European Commission- funded Project SAVE-U (Sensors and System Architecture for Vulnerable road Users Protection) and is a step towards Intelligent Transportation Systems such as Autonomous Unmanned Ground and Aerial Vehicular systems. Keywords-Driver assist, Model predictive control, Multi-vehicle co-operation, Dynamic matrix control, Self-mapping I.INTRODUCTION Driver assist technologies aim at reducing the driver stress and fatigue, enhance his/her vigilance, and perception of the environment around the vehicle. It compensates for the driver’s ability to react [6].In this paper, we present experimental results obtained in the process of developing a consumer car based on the initiative of US DoT for the need for safe vehicular movement to reduce fatalities due to accidents [5]. We aim at developing computational assist for the car using the surrounding map data obtained by the LiDAR (Light Detection and Ranging) sensors which is evaluated and specific commands are issued to the vehicle’s propellers to avoid static and dynamic obstacles. This is also an initiative by the Volvo car company [1] where they plan to drive some of these control systems in their cars and trucks by 2020 and by General Motors, which aims to implement semi-autonomous control in cars for consumers by the end of this decade [18].Developments in wireless and mobile communication technologies are advancing methods for ex- changing driving information between vehicles and roadside infrastructures to improve driving safety and efficiency [3]. We attempt to implement multi-vehicle co-operative communication using the principle of swarm robotics, which will not only prevent collisions but also define specific patterns, which the nearby cars can form and pass through any patch of road without causing traffic jams. The position of the car and the position of the obstacles in its path, static or moving, will be updated in real time for every sampling point and stored in constantly updated matrices using the algorithm of dynamic matrix control. Comparing the sequence of previous outputs available with change in time and the inputs given to the car, we can predict its non-linear behavior with the help of model predictive control. One of the advantages of predictive control is that if the future evolution of the reference is known priori, the system can react before the change has effectively been made, thus avoiding the effects of delay in the process response [16]. We propose an approach in which human driving behavior is modeled as a hybrid automation, in which the mode is unknown and represents primitive driving dynamics such as braking and acceleration. On the basis of this hybrid model, the vehicles equipped with the cooperative active safety system estimate in real-time the current driving mode of non-communicating human-driven vehicles and exploit this information to establish least restrictive safe control actions [13].For each current mode uncertainty, a mode dependent dynamic matrix is constructed, which determines the set of all continuous states that lead to an unsafe configuration for the given mode uncertainty. Then a feedback is obtained for different uncertainties and corrective action is applied accordingly [7].This ITS (Intelligent Transport System) -equipped car engages in a sort of game-theoretic decision, in which it uses information from its onboard sensors as well as roadside and traffic-light sensors to try to predict what the other car will do, reacting accordingly to prevent a crash.When both cars are ITS-equipped, the “game” becomes a cooperative one, with both cars communicating their positions and working together to avoid a collision [19]. The focus is to improve the reaction time and the speed of communication along with more accurate vehicle localization. In this paper, we concentrate on improving vehicle localization using model predictive control and dynamic matrix control algorithm by sampling inputs of the car such as velocity, steering frame angle, self-created maps Dynamic Matrix and Model Predictive Control for a Semi-Auto Pilot Car
施工项目进度控制原理 Document number【SA80SAB-SAA9SYT-SAATC-SA6UT-SA18】
施工项目进度控制原理 摘要：本文通过分析影响施工项目进度的五大因素，从而得出施工项目进度控制的六方面原理。施工项目进度控制与投资控制和质量控制一样，是项目施工申的重点控制之一。它是保证施工项目按期完成，合理安排资源供应、节约工程成本的重要措施。关键词：施工项目进度控制原理 一、施工项目进度控制概述 (一)施工项目进度控制的概念 施工项目进度控制与投资控制和质量控制一样，是项目施工申的重点控制之一。它是保证施工项目按期完成，合理安排资源供应、节约工程成本的重要措施。 施工项目进度控制是指在既定的工期内，编制出最优的施工进度计划，在执行该计划的施工中，经常检查施工实际进度情况，并将其与计划进度相比较，若出现偏差，便分析产生的原因和对工期的影响程度，找出必要的调整措施，修改原计划，不断地如此循环，直至工程竣工验收。施工项目进度控制的总目标是确保施工项目的既定目标工期的实现，或者在保证施工质量和不因此而增加施工实际成本的条件下，适当缩短施工工期。 (二)施工项目进度控制方法、措施和主要任务
1.施工项目进度控制方法 施工项目进度控制方法主要是规划、控制和协调。规划是指确定施工项目总进度控制目标和分进度控制目标，并编制其进度计划。控制是指在施工项目实施的全过程中，进行施工实际进度与施工计划进度的比较，出现偏差及时采取措施调整。协调是指协调与施工进度有关的单位、部门和工作队组之间的进度关系。 2.施工项目进度控制的措施 工项目进度控制采取的主要措施有组织措施、技术措施、合同措施·经济措施和信息管理措施等。 组织措施主要是指落实各层次的进度控制的人员，具体任务和工作员任;建立进度控制的组织系统;按着施工项目的结构、进展的阶段或合同结构等进行项目分解，确定其进度目标，建立控制目标体系;确定进度控制工作制度，如检查时间、方法、协调会议时间、参加人等;对影响进度的因素分析和预测。技术措施主要是采取加快施工进度的技术方法。合同措施是指对分包单位签定施工合同的合同工期与有关进度计划目标相协调。经济措施是指实现进度计划的资金保证措施。信息管理措施是指不断地收集施工实际进度的有关资料进行整理统计与计划进度比较，定期地向建设单位提供比较报告。 3.施工项目进度控制的任务 施工项目进度控制的主要任务是编制施工总进度计划并控制其执行，按期完成整个施工项目的任务;编制单位工程施工进度计划并控制其执行，按期完成单位工程的施工任务;编制分部分项工程施工进
安徽大学 本科毕业论文（设计） （内封面） 题目：预测控制中动态矩阵控制DMC算法研究 学生姓名：张汪兵学号：P4*******院（系）：电子科学与技术学院专业：自动化 入学时间：2006年9月导师姓名：张倩职称/学位：硕士 导师所在单位：安徽大学电子科学与技术学院
预测控制中动态矩阵控制DMC算法研究及仿真 摘要：动态矩阵控制（dynamic matrix control, DMC）算法是一种基于对象阶跃响应预测模型、滚动实施并结合反馈校正的优化控制算法，是预测控制算法之一。本文阐述了预测控制的产生、发展及应用，进一步介绍动态矩阵控制算法的产生和现状，就当前动态矩阵控制算法在实际工业控制领域中发展应用现状以及今后可能的研究发展方向作了分析。并对动态矩阵控制的算法作了推导，在理论依据方面给予证明。可是在实际工业控制领域中，大多数被控对象都是多变量的，本文通过对该算法作了有约束、多变量两方面的改进，使该算法实际应用性更强。文章还对该算法进行了 matlab 仿真，并对仿真结果进行分析研究，予以验证。 关键词：预测，动态矩阵控制，模型，反馈矫正，有约束，多变量。 Forecast for control of Dynamic Matrix Control DMC algorithm Abstract Dynamic Matrix Control (dynamic matrix control, DMC) algorithm is a step response based on the object prediction model, and rolling implementation and optimization of the feedback correction control algorithm, is one of predictive control algorithms. This paper describes the control forecast the rise, development and application of further information on Dynamic Matrix Control algorithm and the formation of the status quo on the current dynamic matrix control algorithm in the actual control in the field of industrial development and possible future application of the research and development direction of an analysis. Dynamic Matrix Control and the algorithm is derived, in terms of the theoretical basis for that. But in practice in the field of industrial control, the majority of objects are charged with multiple variables, the paper through the binding of the algorithm, two more variables in the promotion and improvement of the algorithm so that a more practical application. The article also has the algorithm matlab simulation, and analysis of simulation results to be verified. Key words: forecasting; dynamic matrix control; model; feedback correction; binding; multivariable
制造部员工技能矩阵管理 和培训规范 The latest revision on November 22, 2020
修订历史 1.作用及目的 确保制造部生产人员入职后，对员工的技能水平进行动态管理。 该矩阵是对生产员工岗位调动、变更的依据，其作业技能与上岗证内容一致。 对生产员工的多技能岗位管理，留下便于查询的记录资料，有利于生产系统的工艺管理。 通过员工岗位管理，有效确保员工作业质量，提升过程直通率。 通过对员工非生产技能的管理，有效地应对审厂及合理的安排培训。 2.适用范围 本管理办法适用于制造部全体生产员工, 文职人员和管理人员不在此规范内.
3.职责 生产部主管负责生产员工技能矩阵的实施。 生产主管对员工技能矩阵实施的检查、管理和更新。 员工技能矩阵的非作业技能内容由领班负责收集整理。 生产文员负责员工技能矩阵的电子档。 4.工作流程 新生产员工入厂基础知识培训： a 入厂基础教育：企业概况、厂纪厂规、质量方针和目标、产品介绍等，在入 厂一星期内，由管理部组织进行； b ISO9001基础知识、5S知识教育、安全质量公司规章制度、安全知识、工厂 管理制度和环保意识知识在入厂一个月内，由管理部组织进行；
c 生产管理人员负责组织对刚入厂生产员工进行：、工艺纪律、产品结构及装配工艺流程、质量意识等相关培训（培训时间原则上不能小于8小时），新入职的生产员工经过岗前培训合格后，必须进行对应的岗位培训并考核合格后才能上岗作业。 生产管理人员负责组织对刚入职的生产员工进行岗位技能培训，并组织相关考核。 考核合格后，并留下相关记录，由生产管理人员发放《上岗证》，然后才能进入。 生产员工岗位培训及考核工作流程 对于刚入职的生产作业人员或者需要进行岗位变动的人员，必须进行新老员工的交接期岗位培训，交接期岗位培训时间不能低于三天，在此期间新员工上岗，必须有老员工监督。
MATLAB环境下动态矩阵控制实验 姓名：刘慧婷 学号：132030052 专业：控制理论与控制工程 课程：预测控制 指导老师：曾庆军
一算法实现 设某工业对象的传递函数为：G P(s)=e-80s/(60s+1)，采用DMC后的动态特性如图1 所示。在仿真时采样周期T=20s，优化时域P=10，控制时域M=2，建模时域N=20。 MATLAB程序1： 仿真结果如下图所示： 图中曲线为用DMC控制后系统的阶跃响应曲线。从图中可以看出：采用DMC控 后系统的调整时间小，响应的快速性好，而且系统的响应无超调。该结果是令人满意的。
二P和M对系统动态性能的影响 1．P对系统性能的影响 优化时域P表示我们对k时刻起未来多少步的输出逼近期望值感兴趣。当采样期T=20s，控制时域M=2，建模时域N=20，优化时域P分别为6，10和20时的阶跃响应曲线 MATLAB程序2： 仿真结果如下图所示：
图中曲线1为P=6时的阶跃响应曲线；曲线2为P=10时的阶跃响应曲线；曲线 为P=20时的阶跃响应曲线。从图中可以看出：增大P，系统的快速性变差，系统的稳定性增强；减小P，系统的快速性变好，稳定性变差。所以P的选择应该兼顾快速性和稳定性。 2．M对系统性能的影响 控制时域M表示所要确定的未来控制量的改变数目。当采样周期T=20s，优化时域P=20，建模时域N=20，控制时域M分别取4，2和1时系统的响应曲线如图3所示。MATLAB程序3：
图中曲线1为M=4时的响应曲线；曲线2为M=2时的响应曲线；曲线3为M=1 时的响应曲线。从图中可以看出：减小M，系统的快速性变差，系统的稳定性增强；增大M，系统的快速性变好，稳定性变差。增大P和减小M效果类似，所以在选择时，可以先确定M再调整P，并且M小于等于P。 三模型失配时的响应曲线 当预测模型失配时，即当G M(S)≠G P(S),当G M(S)=2e-50s/(40s+1)时的响应曲线如图4所示。 MATLAB程序4：
岗位技能要求矩阵填写指导意见 一、目的 技能要求矩阵的核心是明晰团队能力现状与需求的差距，用以确定未来的发展方向，是一项 非常重要的基础性工作，为课件、培训、技能评估、晋升做好准备工作。 二、编制： 1、技能水平评分标准 0 ――不作要求； 1――学习知晓：参加过培训，测试合格；但需要在别人的帮助与指导下进行工作。 2――独立应用：接受培训，进行实际工作半年以上，能力评估达标，能够独立上岗。 3――熟练应用：达到独立应用的水平，连续2年能力评估达标，并没有发生因能力缺失而造成 事故发生，或具有3次以上成功应急操作的经验。 4――指导他人：达到熟练应用的水平，有5年以上该技能的实践经验，具备一定的培训与辅导 技巧。 2、责任目标 主要从宏观、微观角度阐述员工对责任目标的知晓、应用、理解与执行。 公司总经理及总经理办公会议成员作为政策的制定者和推行者，应具备指导他人如何有序开展工 作的能力标准；专业部门的部门负责人作为政策实施的组织者、策划者、监管者，也应具备指导他人 的能力；其他部门部长、车间主任应具备熟练应用能力，领会并组织团队进行执行公司的政策、方针、目标、计划等；各级管理人员应在职责权限范围内，领会公司政策和发展方向，独立运用到本职工作中；基层岗位，包含班组长、主操、副操等，需要知晓公司宏观的责任目标方面内容。 根据技能因素与岗位需求的紧密程度需要特别指出。 （1）方针、政策与目标 主要包括公司的经营方针、经营目标、安全环保质量等政策与目标，主要是指宏观方面。 公司总经理及总公司办公会议成员需要达到指导他人的能力标准； 部门部长、车间主任一一熟练应用； 管理人员一一独立应用； 基层岗位（班长、主操、副操）一一学习知晓。 （2）目标与指标 主要指公司级年度/月度计划、目标，如质量目标、环境目标等。 部门部长、车间主任一一熟练应用； 管理人员、班长一一独立应用； 主操、基层岗位（副操）——学习知晓。 （3）激励机制 主要指激励制度、薪资考核制度、福利政策、奖惩制度等。 部门部长、车间主任一一熟练应用； 管理人员——独立应用；
连续多变量解耦和多回路PID控制器设计方法 摘要：底层算法为多变量解耦及多回路PI/ PID控制器的设计在一个连续的方式得到解决。一个单回路技术，由有偏差的继电器鉴定计划和整定公式形成误差最小的加权积分公式组成，被应用在调整每个循环中预先确定的顺序循环结束。所提倡的调整技术适用于一个过程动态在一个多变量环境中的广泛波动。然后提出一种方法来设计解耦器来补偿优化结果弱相互作用的影响，单回路PI/ PID 控制器的顺序调整。解耦合器，连同单回路控制器，构成了多变量解耦控制器。如果相互作用不是特别明显，多回路PI/PID控制器，不纳入解耦合器，可受聘。仿真和比较结果展示在一个2*2和一个3*3多变量系统中。尽管它的简单性，该设计方法是在产生优越的性能，鲁棒稳定性和完整性的基础上的多元设计。 1.引文 任何产品的生产和提炼能力的过程，不可能圆满地在一个单一的控制回路中完成。几乎每个单元操作至少需要两个控制回路，以维持所需的生产效率和产品质量（Shinskey，1988）。已经有报告指出一个真正的多回路控制系统，是由工作在一个多回路系统中的单输入单输出控制器组成的（1972年Vinante和Luyben ；Berry，1973; Ogunnaike，1979; Tyreus，1982年）。对于这样的系统，回路的相互作用可以产生和造成困难对反馈控制器的设计。过程变量的交叉接头预防控制工程师独立设计每个循环。一个回路的控制器参数调整，会影响的另一个回路的表现，有时甚至破坏整个系统的稳定程度。为了确保稳定，许多工业的多环单输入单输出控制器松散的调整，从而导致低效运作和更高的能源成本。 有适合作为实体的多环系统的多回路设计方法。Niederlinski (1971)提出了一个启发式方法的基础上，经典的单回路Ziegler和Nichols（1942）的调整方法，调整多回路PID控制器的推广。该方法还没有得到广泛接受，因为其复杂性和一些表现不佳的报告（沃勒，1984年）。Luyben（1986）提出的最大的日志模调谐（百龙滩）方法多回路PI控制器。该方法首先调整每一个人的PI控制器单环Ziegler-Nichols规则，然后走调整个系统由一个单一的因素，以满足特定的稳定性要求的。Basualdo和Marchetti（1990）的方法是的修改BLT方法。首先，单个控制器的设计独立基础上的内部模型控制（IMC）结构（Garcia和Morari，1982）。然后，一个单一的参数调整直到满意鲁棒稳定性和性能条件下的多环系统。后两种方法都需要过多的建模努力寻求一个完整的传递函数矩阵的缺点。 近年来序贯设计理念被应用于多环控制系统。根据特定的顺序算法，多变量的设计问题分解成一系列的SISO设计问题。因此，在考虑一个连续的形式中，
动态矩阵控制算法实验报告 院系：电子信息学院 姓名：黄山 学号：132030051 专业：控制理论与控制工程
MATLAB环境下动态矩阵控制实验 一、实验目的： 通过对动态矩阵控制的MATLAB仿真,发现其对直接处理带有纯滞后、大惯性的对象，有良好的跟踪性和有较强的鲁棒性，输入已知的控制模型，通过对参数的选择，来取得良好的控制效果。 二、实验原理： 动态矩阵控制算法是一种基于被控对象非参数数学模型的控制算法，它是一种基于对象阶跃响应的预测控制算法，它以对象的阶跃响应离散系数为模型，避免了通常的传递函数或状态空间方程模型参数的辨识，又因为采用多步预估技术，能有效解决时延过程问题，并按预估输出与给定值偏差最小的二次性能指标实施控制，它适用于渐进稳定的线性对象，系统的动态特性中具有纯滞后或非最小相位特性都不影响改算法的直接应用，因此是一种最优控制技术。 三、实验环境： 计算机，matlab2010a 四、实验步骤： 动态矩阵控制算法充分利用了反映被控对象动态行为的有用信息，对被控对象时滞和阶次变化的鲁棒性都有所提高，从而得到好的控制性能。但是由于动态矩阵预测控制采用模型预测的方式，其参数的选择对性能有重要的影响。合理的选择控制参数非常重要，它直接影响着系统整体的控制效果。对DMC来说，影响其性能的主要参数有以下几个。 1)采样周期T与模型长度N 在DMC中采样周期T和模型长度N的选择需要满足香农定理和被控对象的类型及其动态特性的要求。为使模型参数尽可能完整的包含被控对象的动态特征，通常要求NT后的阶跃响应输出值已经接近稳定值。因此，T减小就会导致N增大，若T取得过小，N增大，会增加计算量。而适当的选取采样周期，使模型长度控制在一定的范围内，避免因为采样周期减少而使模型长度增加使计算量增加，降低系统控制的实时性。所以，从计算机内存和实时计算的需要出发，应选取合适的采样周期和模型长度。 2)预测时域长度P 预测时域长度P对系统的稳定性和快速性具有重要的影响。为使滚动优化真正有意义，应使预测时域长度包括对象的主要动态部分。若预测时域长度P很小，虽然控制系统的快速性好，但是稳定性和鲁棒性变差;若预测时域长度P很大，虽明显改善系统的动态性能，即控制系统的稳定性和鲁棒性变好，但系统响应过于缓慢，增加计算时间，降低系统的实时性。 3)控制时域长度M
% DMC.m 动态矩阵控制（DMC） num=1; den=[1 1 1]; G=tf(num,den); %连续系统 Ts=0.2; %采样时间Ts G=c2d(G,Ts); %被控对象离散化[num,den,]=tfdata(G,'v'); N=60; %建模时域N [a]=step(G,1*Ts:Ts:N*Ts); %计算模型向量a M=2; %控制时域 P=15; %优化时域 for j=1:M for i=1:P-j+1 A(i+j-1,j)=a(i,1); end end %动态矩阵A Q=1*eye(P); %误差权矩阵Q R=1*eye(M); %控制权矩阵R C=[1,zeros(1,M-1)]; %取首元素向量C 1*M E=[1,zeros(1,N-1)]; %取首元素向量E 1*N d=C*(A'*Q*A+R)^(-1)*A'*Q; %控制向量d=[d1 d2 ...dp] h=1*ones(1,N); %校正向量h(N维列向量) I=[eye(P,P),zeros(P,N-P)]; %Yp0=I*YNo S=[[zeros(N-1,1) eye(N-1)];[zeros(1,N-1),1]]; %N*N移位阵S sim('DMCsimulink') %运行siumlink文件
subplot(2,1,1); %图形显示plot(y,'LineWidth',2); hold on; plot(w,':r','LineWidth',2); xlabel('\fontsize{15}k'); ylabel('\fontsize{15}y,w'); legend('输出值','设定值') grid on; subplot(2,1,2); plot(u,'g','LineWidth',2); xlabel('\fontsize{15}k'); ylabel('\fontsize{15}u'); grid on;
施工项目管理的动态控制 动态控制方法 1、为什么在项目实施过程中必须随着情况的变化进行项目目标的 动态控制？ 答：由于项目实施过程中主客观条件的变化是绝对的，不变则是相对的；在项目进展过程中平衡时暂时的，不平衡则是永恒的，因此在项目实施过程中必须随着情况的变化进行项目目标的动态控制。项目管理动态控制是项目管理最基本的方法论。 2、解释项目目标动态控制原理（工作程序） 答：项目动态控制的工作程序如下： （1）项目目标动态控制的准备工作； 将对项目的目标（如投资/成本、进度和质量目标）进行分解，以确定用于目标控制的计划值（如计划投资/成本、计划进度和质量标准等）。 （2）、在项目实施过程中（如设计过程中、招投标过程中和施工过程中等）对项目目标进行动态跟踪和控制 a、收集项目目标的实际值，如实际投资/成本、实际施工进度和施工质量状况等； b、定期（每两周或每月）进行项目目标的计划值和实际值的比较； c、通过项目目标值和实际值的比较，如有偏差，则采取纠偏措施进行纠偏。如有必要（即原定的项目目标不合理，或原定的项目目标无法实现），进行项目目标的调整，目标调整后控制过程再回到上述的
第一步。 3、项目目标动态控制的纠偏措施有哪些？ 答：项目目标的纠偏措施主要包括： （1）组织措施。分析由于组织的原因而影响项目目标实现的问题，并采取相应的措施，如调整项目组织结构部、任务分工、 管理职能分工、工作流程组织和项目管理班子成员等。 （2）管理措施（包括合同措施）。分析由于管理的原因影响项目目标实现的问题，并采取相应的措施，如调整进度管理的方 法和手段，改变施工管理和强化合同管理等。 （3）经济措施。分析由于经济原因而影响项目目标实现的问题，并采取相应的措施，如落实加快工程施工进度所需的资金 等。 （4）技术措施。分析由于技术（包括设计和施工的技术）的原因而影响项目目标实现的问题，并采取相应的措施，如调整设 计、改进施工方法和改变施工机具等。 动态控制方法在施工管理中的运用 5、解释运用动态控制控原理制施工进度的步骤？ 答：运用动态控制原理控制施工进度的步骤如下： （1）、施工进度目标的逐层分解； 施工进度目标的逐层分解是从施工开始前和在施工过程中，逐步的由宏观到微观，由粗到细编制深度不同的进度计划的过程。 对于建设大型项目，应通过编制施工总进度规划、施工总进度计
五、工程项目目标控制的动态控制原理 人力投入物力投入财力投入 动态控制原理图 1、项目目标控制的动态控制原理（1）由于项目实施过程中主客观条件的变化是绝对的，不变则是相对的，在项目进展过程
中平衡是暂的，不平衡则是永恒的，因此在项目实施过程中必须随着情况的变化进行项目目标的动态控制。项目目标的动态控制是项目管理最基本的方法论。 （2）项目目标动态控制的工作程序 第一步，项目目标动态控制的准备工作：将项目的目标进行分解，以确定用于目标控制的计划值。 第二步，在项目实施过程中项目目标的动态控制：收集项目目标的实际值，如实际投资，实际进度等；定期（如每两周或每月）进行项目目标的计划值和实际值的比较，通过项目目标的计划值和实际值的比较，如有偏差，则采取纠偏措施进行纠偏。 第三步，如有必要，则进行项目目标的调整，目标调整后再回复到第一步。 （3）由于在项目目标动态控制时要进行大量数据的处理，当项目的规模比较大，数据处理的量就相当可观，采用计算机辅助的手段有助于项目目标动态控制的数据处理
（4）项目目标的动态控制和纠偏措施主要包括：组织措施；管理措施；经济措施；技术措施等。 2、应用动态控制原理控制进度的方法 （1）项目进度目标的分解 从项目开始和在项目实施过程中，逐步地由宏观到微观，由粗到细编制深度不同的总进度纲要、总进度规划、总进度计划、各子系统和各子项目进度计划等。 通过总进度纲要和总进度规划的编制以分析和论证项目进度目标实现的可能性，并对项目进度目标进行分解，确定里程碑事件的进度目标。里程碑事件的进度目标可作为进度控制的重要依据。 （2）进度的计划值和实际值的比较 以里程碑事件的进度目标值或再细化的进度目标值作为进度的计划值。进度的实际值指的是相对于里程碑事件或再细化的分项工作的实际进度。进度的计划值和实际值的比较是定量的数据比较。 （3）进度纠偏的措施
【摘要】工程项目控制中的核心为成本控制,成本控制是企业获取经济效益的源泉。建设项目实施过程中主客观条件的变化是绝对的，不变则是相对的； 在建设项目进展过程中平衡是暂时的，不平衡则是永恒的，因此在建设项目实 施过程中必须随着情况的变化进行项目目标的动态控制。文章对动态控制方法 的工作程序和施工成本控制的步骤进行分析。 【关键词】项目目标；动态控制；成本控制 随着社会经济体制的改革，施工企业面临的市场竞争也越来越激烈，许多 施工企业都以低标中标，利润的空间越来越小。因此，只有加强施工项目的成 本管理，开展成本核算，进行成本分析，才能最大限度地降低施工成本，实现 经济效益最大化。我国在施工管理中引进项目管理的理论和方法已多年,但动态控制方法的运用仍然得不到普及。尽管受扩大内需政策的影响,上马的水利基建项目多,但是许多施工企业还是不重视运用动态控制办法指导施工管理工作,使 项目成本控制只处在相当粗放的阶段,不利于施工成本目标的实现和施工管理科学化的进程。 1 项目目标动态控制的工作程序 1.1 项目目标分解 属项目目标动态控制的准备工作。它是将施工项目的目标(如施工成本)进 行分解,以确定用于目标控制的计划值(如施工计划成本)。 1.2 项目目标收集 属项目目标的动态跟踪。它是在项目实施过程中,收集项目目标的实际值, 如实际施工成本等。 1.3 项目目标比较 定期(如每两周或每月)进行项目目标的计划值和实际值的比较,形成比较的成果。目标控制过程中关键一环是目标计划值和实际值的比较分析,以便发现问题,即项目实施情况与项目目标的偏离和偏离趋势。采用计算机辅助的手段,进 行项目目标计划值和实际值的比较分析,可高效、及时而准确地生成许多项目目标动态控制所需要的报表,如计划成本与实际成本的比较报表、时间成本累积曲线、费用偏差分析表等。 通过项目目标的计划值和实际值的比较,如果发现没有偏差,则继续投入人力、物力、财力,进入下一项目目标的动态跟踪和控制;如有偏差,则采取控制措施进行纠偏或进行目标的调整。 1.4 项目目标纠偏 采取控制措施纠偏或进行项目目标的调整:如果能用一般控制措施就能纠偏,则采用一般措施;如果一般措施不能纠偏,则说明原定的项目目标不合理,或原定的项目目标无法实现,就应该进行项目目标的调整;目标调整后再回复到第一步。项目目标动态控制的主要纠偏措施包括:组织措施、管理措施(包括合同措施)、经济措施、技术措施等。当目标失控时,人们往往首先思考的是采取什么技术措施,而忽略可能或应当采取的组织措施和管理措施。组织论的一个重要结论是: 组织是目标能否实现的决定性因素。应充分重视组织措施对项目目标控制的作用。 2 动态控制方法在施工成本控制中的应用步骤 2.1 施工成本目标的逐层分解 施工成本目标的分解指的是通过编制施工成本计划,分析和论证施工成本目