图为席裕庚教授。 上海交大供图

中新网上海1月8日电 (记者 许婧)无论是电力调度、交通网络、工业生产，还是机器人运动规划、无人车能源管理，这些与民众生活、社会生产相关的领域背后都有复杂庞大的系统支撑运转。在复杂系统里，阀门、电机、能源等每个“组件”都会对彼此产生关联、影响。如何将它们间的干扰降到最小，效率提升至最大、控制精度最高、耗费能源更少？预测控制系统可以通过实时优化，为复杂系统提供最优解决方案，给它一颗“智慧心”。

上海交通大学席裕庚教授领衔的预测控制原理与系统设计项目团队经过30年的潜心研究，形成系统性研究成果，培养大批专业研究和应用人员，带动了预测控制学科分支在中国的发展。该项目8日获得2017年度国家科学技术奖。

预测控制的兴起是从工业应用开始，但早期的预测控制算法各具特点又各不相同，无法揭示其深层次的机理。

席裕庚教授团队通过对已有算法的研究和总结，突破了传统最优控制理论在策略上的局限，开创性地提出了预测控制三项基本原理：预测模型、滚动优化与反馈校正。

得益于预测控制理论框架的建立，席裕庚教授团队成员发展了多模型、多层分解等一系列新的预测控制方法。

团队还针对具有一些广义优化控制问题，如机器人运动规划、无人车能源管理等，发展了基于滚动优化的调度和规划新技术，推动预测控制在中国工业领域的广泛应用。

随着社会的发展，现在的系统规模越来越大，如电网、交通网等。在这样的大规模复杂系统中，各个组成系统相互关联，相互影响。要解决其优化控制问题，传统的集中式预测控制方案已经越来越力不从心。

为此，团队针对分布式预测控制方法展开研究。分布式预测控制是一类新的预测控制实现方式。它通过通讯网络，使得多个子控制器进行信息通讯，以便协调各个系统组成部分的影响，达到优化性能的目的。

团队针对这一新的预测控制实现方式，提出了各个子系统间协调度的概念，形成了基于协调度的分布式系统预测控制设计方法；针对各个子系统具有不同目标的问题，提出了一种节约通讯资源的分布式预测控制算法。这些理论成果为实现大规模系统的优化控制，尤其是智能制造、绿色能源等新型制造系统的发展，提供了基础。

项目组李德伟副研究员受访时解释说，项目组采用滚动时域优化的方法，解决如何在有约束的条件下，让系统控制达到最优的效果。传统经典最优控制理论，在实际工程应用中难以实现，团队的研究为最优控制的理论和工程应用搭建了“桥梁”，使得最优的方案得以应用。目前在工业中应用广泛的PID调节器虽然成本低，但仅能解决简单问题，对性能有要求的复杂系统就无法满足，而团队成果则采用分布式系统预测控制，不仅能够在化工、冶金等传统工业领域发挥作用，在航天、新能源、智能制造领域也有很好的应用前景。

来自上海交大方面的信息显示，席裕庚教授团队成员共出版学术专著6部，发表论文328篇，其中SCI期刊论文239篇，成果受到中外学术界的广泛关注。专著《预测控制》自1993年出版以来被中外同行作为基础著作；所形成的理论方法也被同行学者广泛应用于工程实践中。团队相关成果先后获得2003年和2006年上海市自然科学一等奖、2016年中国自动化学会自然科学一等奖，2017年国家自然科学二等奖。(完)