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钱积新，赵均，徐祖华 著

图书标签:

• 控制理论
• 预测控制
• 最优控制
• 系统工程
• 自动化
• 电气工程
• 数学模型
• 算法
• 实时控制
• 嵌入式系统

出版社： 化学工业出版社

ISBN：9787502595944

版次：1

商品编码：10280911

包装：平装

开本：16开

出版时间：2007-09-01

用纸：胶版纸

页数：213

内容简介

　　预测控制由于其能够处理约束及其对模型形式要求比较宽松，因而在生产过程控制中得到了广泛应用。采用阶跃（脉冲）响应作为内部模型，在算法实现上比较直观与方便，所以在应用中大多采用这种模型形式。然而由于它并非最小实现，这给从理论上研究系统的稳定性、鲁棒性等带来困难。状态方程表述的模型为理论研究提供了非常方便的形式。更为重要的是，在这种模型形式之下，将预测控制的研究纳入到业已成熟的现代控制理论中线性系统的范畴，因而有大量的研究成果可供借鉴与应用，这给预测控制理论研究提供了一个良好的平台。然而由于生产过程中系统状态的不可测，给这种形式的控制算法实际应用带来极大困难。本书的特点之一就是对这两类模型及其控制算法都作了介绍，并重点介绍具有约束的多变量预测控制算法。本书的另一特点是对工业模型预测控制（MPC）算法及其商品软件进行了评述，并就相关算法进行了介绍。这种能处理非方系统且能够对控制目标按优先级进行排序的工业MPC算法是目前国际上通行的MPC软件的核心。相信这部分内容对应用工作者在理解及现场调试MPC系统时会有帮助。书中还介绍了作者十多年来在从事MPC现场成功应用的典型实例，并提供了自行研制的具有自主知识产权的工业MPC通用软件的算法框架。
　　本书可作为高等学校自动化类等专业的研究生教材以及本科高年级学生的教学参考书，也可供相关工程技术人员参考使用。

目录

第1章 引言
1.1 预测控制的特点
1.2 早期历史和术语
1.3 在递阶控制体系中的预测控制
习题
第2章 预测控制的基本原理
2.1 预测模型
2.2 限时域滚动计算的思想
2.3 算最优输入
2.4 反馈与预测校正
2.5 不稳定的装置
2.6 澄清一些误解
习题
第3章 预测控制中的模型与预测
3.1 阶跃响应与脉冲响应模型
3.1.1 单输入、单输出装置的阶跃响应预测模型
3.1.2 多输入、多输出装置的阶跃与脉冲响应预测模型
3.2 传递函数模型
3.2.1 传递函数模型表述
3.2.2 利用传递函数模型的预测
3.2.3 扰动模型
3.2.4 广义预测控制模型
3.2.5 多变量系统
3.3 状态空间模型
3.3.1 状态空间模型的表述
3.3.2 利用状态空间模型的预测
3.4 模型之间的转换
3.4.1 阶跃响应与状态空问模型关系
3.4.2 由阶跃响应得到低维状态空间模型
附录3—1 Diophantine方程
附录3—2 奇异值分解
习题
第4章 无约束预测控制算法
4.1 基于阶跃响应模型的动态矩阵控制算法
4.1.1 单输入、单输出装置的动态矩阵控制算法
4.1.2 多变量系统的动态矩阵预测控制算法
4.2 基于传递函数模型的广义预测控制算法
4.2.1 预测模型
4.2.2 滚动优化
4.2.3 在线辨识与校正
4.3 基于状态空间模型的预测控制算法
4.3.1 预测控制的基本表述
4.3.2 求解无约束预测控制问题
习题
第5章 约束预测控制的优化求解
5.1 基于状态空间模型的约束预测控制
5.1.1 利用二次规划（QP）求解
5.1.2 控制器的结构
5.1.3 求解QP问题
5.1.4 约束软化与管理
5.2 基于阶跃响应模型的约束预测控制
5.3 两种模型描述方式的预测控制算法比较
习题
第6章 稳定性和鲁棒性分析
6.1 稳定性分析
6.1.1 终端等式约束
6.1.2 无限时域
6.1.3 终端加权
6.2 鲁棒性分析
6.2.1 线性矩阵不等式
6.2.2 模型不确定性
6.2.3 基于LMI的鲁棒预测控制算法
附录
习题
第7章 工业多变量预测控制技术
7.1 工业预测控制技术评述
7.1.1 工业MPC技术发展的简要回顾
7.1.2 工业MPC控制技术评述
7.2 工业多变量预测控制器的实现技术
7.2.1 两个层次的最优化算法
7.2.2 工业MPC中提高系统鲁棒性的技术
7.2.3 一种可以处理积分对象的工业MPc算法
7.2.4 在递阶控制体系中稳态——动态两层结构的预测控制系统的功能分析
7.2.5 一个工业MPC算法的结构及功能简介
习题
第8章 工业预测控制应用设计与实例
参考文献

《预测控制》 目录 第一章 引言 1.1 控制理论的演进与展望 1.2 预测控制的概念起源与发展历程 1.3 本书的研究范畴与核心议题 1.4 本书的结构与阅读建议 第二章 预测控制的基本原理 2.1 系统模型的重要性：状态空间与输入/输出描述 2.1.1 线性时不变（LTI）系统模型 2.1.2 非线性系统模型与近似方法 2.2 预测模型：对未来系统行为的推断 2.2.1 隐式与显式预测模型 2.2.2 模型辨识与在线更新 2.3 优化目标：定义系统的期望性能 2.3.1 性能指标函数的设计：加权成本函数 2.3.2 约束条件的处理：状态约束与输入约束 2.4 滚动优化：在每个采样时刻求解最优控制序列 2.4.1 有限时间预测与无限时间预测 2.4.2 预测地平线与控制地平线 2.5 核心算法：模型预测控制（MPC）的求解框架 2.5.1 线性二次型调节器（LQR）作为基础 2.5.2 非线性优化求解器 第三章 线性模型预测控制（LMPC） 3.1 LMPC的数学形式与算法流程 3.1.1 线性模型与二次型成本函数 3.1.2 线性约束的处理 3.2 线性二次高斯（LQG）问题与LMPC的联系 3.3 LMPC的稳定性分析 3.3.1 稳定性的充分条件 3.3.2 鲁棒稳定性与模型不确定性 3.4 LMPC的应用案例与性能分析 3.4.1 机器人轨迹跟踪 3.4.2 过程控制与优化 3.4.3 能源系统调度 第四章 非线性模型预测控制（NMPC） 4.1 NMPC的挑战与解决方案 4.1.1 非线性模型的复杂性 4.1.2 非线性优化求解的难度 4.2 NMPC的预测模型构建 4.2.1 基于微分方程的非线性模型 4.2.2 基于神经网络的非线性模型 4.3 NMPC的优化问题求解 4.3.1 非线性规划（NLP）求解器介绍 4.3.2 实时性与计算效率的权衡 4.4 NMPC的稳定性保证 4.4.1 终端集合与终端代价函数 4.4.2 相对中心化与相对渐进稳定性 4.5 NMPC的应用领域 4.5.1 航空航天与飞行器控制 4.5.2 化工过程的精确控制 4.5.3 自动驾驶系统 第五章 约束处理与鲁棒性 5.1 显式约束处理方法 5.1.1 状态约束与输入约束的直接嵌入 5.1.2 惩罚函数法与障碍函数法 5.2 鲁棒预测控制策略 5.2.1 模型不确定性建模：区间不确定性、随机不确定性 5.2.2 鲁棒MPC的设计方法：保守性与性能的平衡 5.2.3 机会约束MPC 5.3 滚动优化中的不确定性传播 5.4 实际系统中的约束与鲁棒性挑战 第六章 高级预测控制技术 6.1 交互模型预测控制（IMPC） 6.1.1 多智能体系统中的合作与竞争 6.1.2 交互模型构建与协同优化 6.2 强化学习与预测控制的结合 6.2.1 基于强化学习的模型辨识 6.2.2 结合强化学习的控制策略优化 6.3 学习型预测控制 6.3.1 在线学习预测模型 6.3.2 基于数据驱动的控制设计 6.4 预测控制在分布式与协同系统中的应用 第七章 预测控制的实现与工程应用 7.1 预测控制器的设计流程 7.1.1 系统建模、性能指标定义、约束设定 7.1.2 算法选择与参数调优 7.2 实时实现的技术考量 7.2.1 硬件平台选择与计算资源优化 7.2.2 实时操作系统与软件库 7.3 预测控制在典型工业领域的案例研究 7.3.1 炼油与化工装置的优化控制 7.3.2 电力系统电网稳定与调度 7.3.3 楼宇能源管理与环境控制 7.4 预测控制的优缺点与未来发展方向 7.4.1 预测控制的优势与局限性 7.4.2 面临的挑战与潜在的突破口 附录 A. 数学基础回顾（矩阵代数、最优化理论） B. 常用预测控制工具箱介绍 内容简介： 《预测控制》深入探讨了这一在现代控制工程领域占据核心地位的先进控制理论与技术。本书旨在为读者构建一个全面而深入的理解框架，从预测控制的基本原理出发，逐步延展至其线性与非线性形式、约束处理、鲁棒性设计，直至前沿的高级预测控制技术。 全书以清晰的逻辑结构，首先在引言部分阐述了控制理论的发展脉络，明确预测控制的概念起源，并界定本书的研究范围与核心内容。随后，第二章详细阐述了预测控制的基石——系统模型、预测模型、优化目标和滚动优化等核心概念，并介绍了模型预测控制（MPC）的基本求解框架。 在理论深入方面，第三章聚焦于线性模型预测控制（LMPC），深入解析了其数学形式、算法流程、稳定性分析以及在机器人、过程控制、能源系统等领域的应用。第四章则转向更具挑战性的非线性模型预测控制（NMPC），探讨了其预测模型构建、非线性优化求解、稳定性保证以及在航空航天、自动驾驶等复杂系统中的关键作用。 本书特别强调了预测控制在实际应用中的重要环节——约束处理与鲁棒性。第五章详细介绍了显式约束处理方法，并深入探讨了模型不确定性下的鲁棒预测控制策略，包括区间不确定性、随机不确定性等，以及如何平衡保守性与性能。 第六章则进一步拓展了读者的视野，介绍了交互模型预测控制（IMPC）在多智能体系统中的应用，以及预测控制与强化学习、学习型预测控制等新兴技术的融合，展示了预测控制在分布式与协同系统中的巨大潜力。 最后，第七章将理论与实践紧密结合，详细阐述了预测控制器的设计流程、实时实现的关键技术考量，并通过案例研究展示了预测控制在炼油、化工、电力系统、楼宇能源管理等典型工业领域的成功应用。本书也总结了预测控制的优缺点，并对未来的发展方向进行了展望。 《预测控制》不仅是一部理论著作，更是一本面向工程实践的指南，旨在帮助研究人员、工程师和学生掌握预测控制这一强大的工具，解决复杂的工程控制问题，推动相关领域的创新与发展。本书适合对控制理论有一定基础的读者，特别是对高级控制策略和实际工程应用感兴趣的人士。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名叫做《预测控制》，当我看到这个名字时，脑海里立刻浮现出一种未来景象：一种智能系统能够预知未来，并根据这些预测做出最优决策，从而实现高效、精准的控制。这种想法本身就充满了科技感和吸引力。我对于“预测”这个词本身就充满好奇，在日常生活中，我们总是希望能够预测到一些事情的发生，比如天气、股票的涨跌，甚至是我们自己未来的走向。而“控制”则代表着一种主动权，一种将不确定性转化为可控性的能力。将这两个词结合在一起，我仿佛看到了一个能够洞察先机的强大工具，它能够将理论上的可能性转化为实际的生产力。这本书的书名，简而言之，就是在给我描绘一个关于“洞察未来，掌控现在”的蓝图。我期待它能为我揭示实现这一蓝图的科学方法和技术原理。

评分☆☆☆☆☆

《预测控制》这个书名，给我一种“未雨绸缪”和“运筹帷幄”的意境。它似乎在告诉我们，与其被动地应对未来的变化，不如主动地去预测并加以引导。我很好奇，这本书会如何解释“预测”与“控制”之间的关系，以及这种关系在不同领域的具体应用。我猜想，书中可能会介绍一些数学工具和算法，用于建立系统的动态模型，并利用这些模型来预测系统的未来行为。例如，如何处理延迟、非线性以及随机扰动的影响。同时，我也希望了解，如何基于这些预测，设计出能够主动调整系统状态的控制策略，以达到最优的性能指标。这本书的书名，就像一个引人入胜的挑战，邀请我深入了解如何通过科学的方法，实现对未来趋势的洞察和对系统行为的精确掌控。

评分☆☆☆☆☆

《预测控制》这个名字，像是一个引人入胜的谜语。它让我好奇，究竟是什么样的“预测”能被用来进行“控制”？是基于历史数据的统计模型，还是更深层的因果关系分析？“控制”又是指何种程度的控制？是简单的反馈调节，还是更复杂的全局优化？我脑海中浮现出各种可能的应用场景：从精密的航天器姿态控制，到宏观的经济政策调控，再到微观的生物体稳态维持，似乎都离不开“预测”和“控制”的影子。这本书的书名，就如同一个大门，邀请我进入一个充满挑战和智慧的领域，去探索如何通过理解事物的内在规律，来驾驭它们的发展方向。我期待它能为我提供清晰的概念解释、严谨的数学推导，以及丰富的实例分析，让我能够真正理解“预测控制”的精髓，并将其应用到我所关心的领域。

评分☆☆☆☆☆

《预测控制》这本书的书名，让我联想到一种高级的决策支持系统，它能够超越简单的实时反馈，而是具备“预见性”的优势。在许多复杂的工程和管理场景中，我们常常面临着需要在不确定性中做出最优决策的挑战。这本书的名字，恰恰点出了这种能力的核心：通过“预测”未来的不确定性，来做出更明智的“控制”决策。我期待这本书能够深入讲解“预测模型”的构建过程，例如如何选择合适的模型类型，如何进行参数辨识，以及如何评估模型的准确性。更重要的是，我希望了解如何将这些预测结果有效地融入到“控制”策略的设计中，使其能够应对未来的挑战，并最大化系统的性能。这本书的书名，就如同一条线索，指引着我去探索一种能够赋予我们“洞察未来，掌控全局”的强大技术。

评分☆☆☆☆☆

《预测控制》这本书的书名，给我一种强烈的“前瞻性”和“战略性”的感觉。它让我联想到，在许多领域，成功的关键往往在于能够比竞争对手或系统本身更快地洞察未来趋势，并据此采取行动。这种“预测”并非简单的猜想，而是基于对系统内在规律的深刻理解和建模。而“控制”则意味着将这种预测能力转化为实际的行动，以达到期望的目标。我迫切想知道，这本书是否会介绍一些先进的算法和技术，能够让我们的系统具备这种“预见未来”的能力。例如，在机器人领域，预测未来运动轨迹并实时调整姿态；在能源领域，预测负荷需求并优化发电计划；甚至在生命科学领域，预测疾病发展并制定干预方案。这本书的书名，就如同一个信号，指引着我深入探究那些能够赋予我们“洞察与掌控”力量的科学智慧。

评分☆☆☆☆☆

《预测控制》这本书的名字，乍听之下，让我联想到一些科幻小说中的概念，那种能够预见危险、规避风险，甚至改变事件走向的超能力。然而，当我深入思考“预测”和“控制”这两个词语的实际含义时，我意识到这并非虚无缥缈的幻想，而是可能存在于工程、经济、甚至社会科学领域的一种高级方法论。想象一下，在复杂的工业生产线中，能够提前预测到设备可能出现的故障，并及时进行维护，这可以避免多少停机损失？在金融市场中，如果能更准确地预测股价的波动，投资者将能做出更明智的决策。在交通管理中，预测交通流量并优化信号灯的配时，可以显著缓解拥堵。这本书的书名，正是触及了我对于“智慧”和“效率”的追求。它暗示了一种将复杂系统行为数学化、模型化，并利用这些模型来指导决策的能力。我迫切想知道，作者是如何将“预测”与“控制”这两个看似独立的领域有机地结合起来，并提出一套切实可行的理论和实践框架的。

评分☆☆☆☆☆

《预测控制》这个书名，与其说是对内容的直接陈述，不如说是一种高度概括性的指引。它像一位智者，低语着关于“预见”与“驾驭”的奥秘。我联想到，当我们面对一个复杂的系统，比如一个动态变化的经济模型，或者一个需要精确响应的环境，我们如何才能不被动地应对，而是主动地引领？“预测”似乎是实现“控制”的先决条件。没有对未来趋势的洞察，任何控制都可能显得盲目而低效。我好奇这本书是否会深入探讨不同类型的预测模型，例如基于物理原理的建模，还是基于数据驱动的机器学习方法。同时，我也期待它能解释如何将这些预测信息有效地融入到控制器的设计中，使其能够根据预测的变化，实时调整控制输出。这本书的名称，就足以点燃我对探索未知、掌握主动的强烈欲望。

评分☆☆☆☆☆

《预测控制》这个书名，给我一种严谨而又富有挑战性的感觉。它暗示了一种将复杂的、动态的系统行为进行数学建模，并利用这些模型来预先规划控制策略的方法。我脑海中立即浮现出各种需要精确控制的场景：飞行器在复杂的空气动力学环境中保持稳定，化工反应器在多变的条件下保持最佳产率，甚至自动驾驶汽车在复杂路况下做出安全决策。这些场景都要求控制系统不仅能对当前的输入做出反应，更重要的是能够“预知”未来的状态，并提前做出调整。我非常好奇，这本书将如何解释“预测”这一概念在控制理论中的具体体现，以及如何构建有效的“预测模型”。同时，我也想了解，一旦有了预测，如何将其转化为实际的“控制”指令，例如不同的控制算法，以及它们的优缺点。这本书的名称，无疑为我打开了一扇通往高级控制理论的大门。

评分☆☆☆☆☆

《预测控制》这个书名，让我产生了一种对“智慧”和“洞察力”的联想。在现实世界中，许多问题之所以难以解决，并非是因为缺乏执行能力，而是因为我们无法准确地预测未来的变化。这本书的名字，似乎在承诺一种能够让我们“先发制人”的方法。我设想，这本书可能会详细阐述如何通过分析系统的历史数据和基本原理，来构建能够预测系统未来行为的模型。例如，如何利用时间序列分析、机器学习算法，或者基于物理学的方程组来捕捉系统的动态特性。而“控制”的部分，则让我好奇，一旦我们能够预测到未来，我们该如何利用这些信息来优化系统的性能，使其朝着我们期望的方向发展。这可能涉及到最优控制理论、自适应控制策略，甚至是强化学习的应用。这本书的名称，足以激发我深入探索这种“未卜先知”的科学实践。

评分☆☆☆☆☆

《预测控制》这个书名，让我立刻想到了一系列与“未来”和“力量”相关的概念。在日常生活中，我们常常被不确定性所困扰，希望能够获得一些“预见”的能力，从而做出更好的选择。而“控制”则代表着一种主动权，一种能够影响和塑造结果的力量。这本书的名字，巧妙地将这两个概念结合在一起，仿佛预示着它将揭示一种能够让我们在面对未来挑战时，拥有更多主动权的方法。我设想，这本书可能会探讨如何构建模型来预测系统的动态行为，以及如何基于这些预测来设计控制策略，以达到期望的目标。这其中涉及的数学工具、算法设计以及系统辨识等内容，都让我充满期待。我好奇作者是如何将这些复杂的理论概念，以一种易于理解的方式呈现出来，并让我们感受到“预测控制”的强大魅力。

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好评！

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还好啦还好啦还好啦还好啦

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偏控制类图书，比较基础的理论研究

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专业书本 使用中 很好

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好书啊 不错的东西

评分☆☆☆☆☆

预测控制的书本来就不多，有一本总比没有好

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最近在搞预测控制，这个是比较基础的书吧，如果有仿真有源码就更完美了，不过这个不是京东的错啊！哈哈

评分☆☆☆☆☆

预测控制的书本来就不多，有一本总比没有好