预测控制（第2版） [Predictive Control (2nd Edition)] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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席裕庚 著

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• 预测控制
• 模型预测控制
• 最优控制
• 过程控制
• 自动控制
• 系统工程
• 控制理论
• 化学工程
• 电气工程
• 机器人学

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118089196

版次：2

商品编码：11445998

包装：平装

外文名称：Predictive Control (2nd Edition)

开本：16开

出版时间：2013-12-01

用纸：胶版纸

页数：287

字数：334000

正文语种：中文

内容简介

　　《预测控制（第2版）》全面介绍了预测控制的基本原理和算法、系统分析与设计、策略发展和实际应用。全书共分10章。第1章概述了预测控制的发展轨迹和基本原理。第2章介绍了基于不同模型的几种典型预测控制算法。第3、第4章分析了经典预测控制算法闭环系统的性能，构成了预测控制定量分析理论的主要内容。第5章以此为基础给出了预测控制参数设计和整定的方法。第6章介绍了针对约束多变量系统的实用预测控制算法和在线优化的分解算法。第7章给出了非线性系统预测控制的一般描述及若干典型算法。第8章介绍了预测控制在控制结构、优化命题、优化策略等方面的多样化发展。第9章阐述了预测控制定性综合理论的基本理念和稳定／鲁棒预测控制器综合的代表性方法。第10章介绍了预测控制的应用概况和典型案例，指出了预测控制原理的推广潜力，并展望了预测控制发展的方向。
　　《预测控制（第2版）》保持了1993年初版的整体结构，但对内容作了较全面的补充和调整，重点是加强预测控制实际应用环境、算法与实例的介绍，增加预测控制理论研究的主要分支与基本思路的介绍，从代表性、新颖性、实用性角度出发调整预测控制算法和策略的介绍，从而使其更准确地反映预测控制最基本的内容和最新的研究水平。
　　全书分别从总体概念、基础算法及理论分析、实用算法及应用技术诸侧面描绘了预测控制的全貌，各部分相互渗透，有机结合，有助于读者正确认识预测控制的核心理念和方法，在较高的视野上拓宽研究和应用预测控制的思路。书中内容取材遵循了普及与提高相结合的原则，适合于不同读者的需要，既有助于从事各领域优化控制的广大工程技术人员熟悉和应用这一有效的先进控制技术，也为高校师生和科研工作者研究预测控制的理论、方法和策略提供了参考。

内页插图

目录

第1章 预测控制的发展历史及基本原理
1.1 预测控制的产生与发展
1.2 预测控制的基本方法原理
1.3 预测控制的主要研究内容

第2章 几种典型的预测控制算法
2.1 基于阶跃响应的动态矩阵控制
2.2 基于随机离散模型的广义预测控制
2.3 基于状态方程的预测控制
2.4 小结

第3章 动态矩阵控制算法的内模控制结构分析
3.1 内模控制结构及其性质
3.2 动态矩阵控制算法的内模控制结构
3.3 关于控制器的讨论
3.3.1 控制器的稳定性
3.3.2 一步预测优化策略下的控制器
3.3.3 具有纯滞后对象的控制器
3.4 关于滤波器的讨论
3.4.1 3种反馈校正策略及相应的滤波器
3.4.2 滤波器对系统鲁棒稳定性的影响
3.5 小结

第4章 预测控制系统性能的定量分析
4.1 基于Kleinman控制器的广义预测控制稳定性分析
4.2 预测控制系统开、闭环特征多项式系数变换
4.2.1 广义预测控制在内模控制结构下的控制器
4.2.2 动态矩阵控制和广义预测控制控制律的一致性
4.3 基于系数变换的预测控制系统性能分析
4.4 小结

第5章 预测控制系统的参数整定与设计
5.1 动态矩阵控制基于趋势性分析的参数整定
5.2 一阶加纯滞后对象预测控制的解析设计
5.2.1 闭环特征多项式和稳定性
5.2.2 闭环系统的动态特性
5.2.3 解析设计的步骤
5.3 典型振荡过程预测控制的解析设计
5.3.1 控制不加权时的闭环性能分析
5.3.2 控制加权时的闭环性能分析
5.4 小结

第6章 多变量系统的预测控制
6.1 多变量系统的动态矩阵控制
6.2 有约束多变量预测控制的在线优化
6.2.1 基于矩阵求逆分解的约束优化算法
6.2.2 基于二次规划的约束优化算法
6.3 多变量预测控制在线优化的分解算法
……
第7章 非线性系统的预测控制
第8章 预测控制算法和策略的多样化发展
第9章 预测控制的定性综合理论
第10章 预测控制的应用及发展前景

前言/序言

《最优工程：多变量系统先进控制理论与实践》 内容简介 在当今复杂多变的工程领域，如何精确有效地控制日益增长的系统规模和动态行为，已成为衡量技术先进性的关键标尺。从航空航天、石化工业到电力系统、智能制造，高效、鲁棒且具备前瞻性的控制策略是保障运行安全、优化资源配置、提升产品质量的基石。本书《最优工程：多变量系统先进控制理论与实践》旨在深入剖析多变量系统的先进控制方法，聚焦于那些能够预见系统未来动态并据此进行最优决策的控制技术。本书不涉及具体某一类控制方法，而是从通用原理出发，探讨如何构建能够实现全局最优性能的控制系统，以及如何将这些理论应用于实际工程问题中，实现智能化、自动化和高效化。 第一部分：理论基础与建模 本书的第一部分将为读者奠定坚实的理论基础。在理解多变量系统控制的挑战之前，首先需要掌握系统建模的关键技术。我们将从不同角度探讨如何准确描述复杂系统的动态行为。 系统表示与建模方法： 详细阐述状态空间方程、传递函数矩阵等经典建模方法，以及如何处理非线性系统和时变系统。我们将深入探讨如何从实验数据中辨识系统模型，介绍模型辨识的常用算法，如最小二乘法、最大似然法等，并讨论模型精度对控制性能的影响。 多变量系统的特性： 分析多变量系统固有的耦合性、鲁棒性、可控性和可观测性等重要特性。理解这些特性是设计有效控制器的前提。我们将学习如何通过秩判据、特征值分析等工具来评估系统的多变量特性，并探讨如何通过解耦策略来简化控制器设计。 性能指标与优化目标： 明确控制系统设计所需的各项性能指标，如响应速度、稳态精度、超调量、扰动抑制能力、鲁棒性等。同时，本书将强调如何将工程实际中的优化目标转化为数学语言，例如最小化能量消耗、最大化产量、延长设备寿命等，为后续的优化控制设计提供明确的目标函数。 线性化与近似技术： 针对非线性系统，介绍线性化技术，通过泰勒展开等方法将非线性系统在工作点附近近似为线性系统，从而利用成熟的线性控制理论进行设计。此外，还将探讨其他近似建模技术，以适应不同复杂度的系统。 第二部分：先进控制策略 在掌握了系统的理论基础和建模方法后，本书将进入核心内容——先进控制策略的探讨。我们将聚焦于那些能够超越传统 PID 控制，实现更高性能的多变量控制方法。 状态反馈与观测器设计： 深入讲解状态反馈控制的基本原理，包括极点配置法，以及如何利用李雅普诺夫方程来设计稳定且性能优良的状态反馈控制器。针对难以直接测量系统状态的情况，我们将详细介绍状态观测器的设计，包括卡尔曼滤波等最优估计方法，以及如何将观测器与状态反馈结合，形成全状态反馈控制律。 镇定与稳定性理论： 系统性地介绍稳定性理论，包括李雅普诺夫稳定性、渐近稳定性、指数稳定性等概念，并阐述如何利用这些理论来分析和设计稳定控制器。我们将重点讨论如何通过反馈设计来保证系统的稳定性，即使在存在不确定性和扰动的情况下。 鲁棒控制设计： 面对实际系统中普遍存在的模型不确定性和外部扰动，鲁棒控制是保障系统性能的关键。本书将介绍几种主要的鲁棒控制方法，如H∞控制、μ-分析与综合等，讲解如何设计能够在一定不确定性范围内保持良好性能的控制器。我们将重点关注如何量化不确定性，并在此基础上设计出满足鲁棒性要求的控制器。 模型预测控制（MPC）概念： 本部分将初步引入模型预测控制（MPC）的思想。MPC是一种先进的控制策略，它利用系统的预测模型来估计未来系统的行为，并基于此在当前时刻计算出一系列最优的控制输入序列。我们将阐述MPC的基本原理、核心思想以及其在多变量系统控制中的优势。 第三部分：多变量系统优化与综合 本部分将重点关注如何将先进控制理论与实际工程需求相结合，实现系统性能的全局优化和多重目标的综合考量。 优化理论与二次型调节器（LQR）： 深入讲解优化理论在控制系统设计中的应用。特别地，我们将详细阐述线性二次型调节器（LQR）的设计方法，它能够根据用户定义的成本函数（通常是状态和控制输入的二次型）来设计出最优的线性状态反馈控制器。我们将分析LQR的设计过程、性能权衡以及其在工程中的广泛应用。 模型预测控制（MPC）的深入探讨： 本部分将对模型预测控制（MPC）进行更为详尽的介绍。我们将深入探讨MPC的预测模型建立、滚动优化算法、约束处理等关键技术。重点介绍如何将MPC应用于约束非线性多变量系统的控制，包括混合整数MPC（HJI MPC）等，以及如何处理各种工程中的状态和输入约束。本书将强调MPC在实现动态优化、故障诊断和容错控制等方面的潜力。 模型降阶与简化： 在复杂多变量系统的控制设计中，往往需要处理高阶模型。本书将介绍模型降阶技术，如Hankel奇异值分解（HSVD）等，以获得低阶但能保留系统主要动态特性的模型，从而简化控制器设计并降低计算复杂度。 仿真与实验验证： 强调仿真在控制系统设计与验证中的重要性。我们将介绍如何利用成熟的仿真软件（如MATLAB/Simulink等）来搭建系统模型，设计控制器，并对控制器的性能进行仿真分析。同时，还将讨论如何将仿真结果推广到实际系统，并指导实验验证的设计与实施。 第四部分：工程应用与前沿展望 本部分将把理论知识与实际工程应用紧密结合，并通过案例分析展示先进控制策略的强大威力，同时对未来的发展趋势进行展望。 典型工业流程控制案例： 通过具体的工程案例，如化工反应器温度控制、航空发动机推力控制、电力系统频率和电压调节、机器人运动轨迹规划与控制等，详细展示如何运用本书介绍的先进控制理论和方法来解决实际问题。案例分析将涵盖模型建立、控制器设计、仿真验证和性能评估等全过程。 智能控制与自适应控制： 介绍人工智能技术在控制领域的应用，如模糊逻辑控制、神经网络控制、以及能够根据系统变化自动调整控制参数的自适应控制方法。探讨如何将这些技术与传统的先进控制策略相结合，以应对更复杂、更动态变化的环境。 分布式控制与协同控制： 随着系统规模的不断扩大，分布式控制和协同控制成为必然趋势。本书将探讨如何设计能够协调多个子系统协同工作的控制器，以实现整体的最优性能。 前沿研究方向： 对当前先进控制领域的研究热点进行介绍，如强化学习在控制中的应用、基于数据驱动的控制方法、网络化控制系统（NCS）的安全性与稳定性、以及量子控制等，为读者提供未来的研究方向和技术洞察。 《最优工程：多变量系统先进控制理论与实践》旨在为工程师、研究人员和高年级本科生提供一个全面而深入的多变量系统控制学习平台。本书不仅涵盖了扎实的理论基础，更强调了理论与实践的结合，通过丰富的案例分析，帮助读者掌握如何将先进的控制思想转化为实际工程解决方案，从而在日益复杂的工程挑战中脱颖而出。本书的编写力求严谨、清晰，并避免使用任何可能导致误解或晦涩难懂的语言，确保读者能够轻松理解和掌握其中的精髓。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对机器人技术充满热情的学生，目前正在进行一项关于自主导航的研究。在探索各种路径规划和运动控制算法的过程中，我了解到预测控制在提高机器人运动的平滑性、效率以及规避障碍物方面具有显著优势。因此，《预测控制（第2版）》这本书对我来说，可能是一个宝藏。我最期待的是，书中能够提供一些关于如何将预测控制应用于机器人运动学的具体指导。例如，如何建立机器人的动力学模型，如何将MPC的优化目标函数设计成能够满足平滑性、能量效率以及安全性的要求。我希望看到书中能够详细讲解MPC在处理机器人面临的动态环境时的表现，比如如何实时更新预测模型以适应环境的变化，以及如何处理传感器噪声和执行器不确定性。如果书中能提供一些代码示例，或者在实际机器人平台上进行的实验演示，那无疑将极大地帮助我理解和掌握这项技术。我希望能通过这本书，构建一个能够让机器人更“聪明”地做出决策的控制系统，让它的运动更加流畅、自然，并且能够高效地完成任务。

评分☆☆☆☆☆

这部《预测控制（第2版）》的封面设计就散发着一种严谨而深邃的气息，仿佛预示着一场深入探索控制理论核心的旅程。我一直对先进控制策略在工业自动化中的应用充满好奇，而预测控制，以其前瞻性的视角，自然成为了我研究的焦点。这本书的第二版，听说是经过了大幅度的更新和完善，这让我对它充满了期待。我尤其希望能在这本书中找到关于模型预测控制（MPC）在实际工程问题中是如何被巧妙应用的具体案例。比如，在化工流程的优化控制、机器人路径规划、甚至是复杂的能源管理系统中，MPC是如何通过预测未来的系统行为来制定最优控制指令的。我希望书中不仅能详细阐述理论基础，更能提供清晰的算法描述和实现细节，最好能配有实际的仿真或实验数据，这样对于我这样实践导向的读者来说，无疑是极大的帮助。我想了解其在处理非线性系统、约束条件下的鲁棒性表现，以及最新的算法进展，比如如何应对模型不确定性、如何实现实时性更强的预测。这本书是否能够帮助我建立起一个扎实的预测控制知识体系，让我能够自信地将其应用于我自己的研究项目，这正是我所期盼的。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，学习理论知识的最终目的在于将其转化为解决实际问题的能力，而《预测控制（第2版）》这本书，在我看来，正是连接理论与实践的桥梁。我非常好奇，这本书是否能够系统地梳理预测控制的发展脉络，以及它在不同学科领域，例如航空航天、汽车工业、生物医学工程等方面的应用场景。我希望它能帮助我理解，预测控制的核心思想——“预测未来，控制现在”——是如何在这些多样化的应用中得以实现的。对于我来说，更重要的是，这本书能否提供一套清晰的学习路径，让我在掌握了基础理论之后，能够逐步深入到更复杂的预测控制算法和技术中。我期待它能解答我在实际应用中可能遇到的各种困惑，比如如何处理模型失配、如何实现分布式预测控制以应对大规模系统的挑战，以及如何评估预测控制系统的性能和安全性。如果这本书能够让我对预测控制的应用前景有一个更广阔的认识，并为我今后的学习和研究指明方向，那么它将是一本对我意义非凡的书籍。

评分☆☆☆☆☆

我是在一个偶然的机会下接触到“预测控制”这个概念的，当时我在阅读一篇关于智能电网优化的论文，其中提到了MPC在负荷预测和发电调度中的关键作用。这让我意识到，传统的反馈控制方式在面对复杂动态系统时，可能存在一定的局限性，而预测控制的引入，似乎打开了新的思路。我对《预测控制（第2版）》这本书的期待，更多地集中在它能否为我提供一个系统性的视角，来理解预测控制的“前世今生”以及它在不同领域的前沿应用。我想知道，除了最基础的线性MPC，书中是否会深入探讨一些更具挑战性的主题，比如非线性MPC、分布式MPC、或者是有关于强化学习与MPC结合的最新研究成果。我希望能看到作者如何将抽象的数学模型转化为能够指导实际操作的控制策略，以及如何处理系统中的各种约束，例如输入约束、状态约束等等。如果书中能提供一些关于预测控制算法的性能评估方法，以及如何进行参数整定和调优的指导，那对我来说将是锦上添花。我更想了解，在实际部署MPC时，会遇到哪些常见的工程挑战，以及作者是如何给出解决方案的，这对于从理论走向实践至关重要。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在过程控制领域摸爬滚打多年的工程师，我一直深信，对系统内在动态的深刻理解是实现高效、稳定控制的关键。而“预测控制”这个词，在我看来，恰恰触及了这一核心。我特别关注《预测控制（第2版）》这本书，是因为它所提供的“预测”能力，预示着一种更主动、更智能的控制方式。我希望书中能够详细阐述预测模型是如何建立的，包括如何从历史数据中学习，或者如何利用物理原理来构建模型。更重要的是，我希望它能深入剖析预测控制的优化问题求解过程，例如如何选择合适的优化算法来确保计算效率和鲁棒性。在化工生产中，我经常面临着多变量耦合、时滞以及复杂的约束条件，我非常想知道，预测控制是如何在这种复杂的环境下发挥作用的，是否能够实现更优的能耗、产量和产品质量。这本书是否能提供一些实际的应用案例，哪怕是简化的模型，来展示预测控制在解决这些实际问题时的威力，这将极大地增强我对该技术的信心。我期待它能给我带来一些“原来如此”的顿悟，让我能够将这些先进的控制理念，切实地应用到我正在负责的生产线上。

评分☆☆☆☆☆

真的非常不错，经济又实惠

评分☆☆☆☆☆

经典、不错，信任！

评分☆☆☆☆☆

大家可以试试。

评分☆☆☆☆☆

服务一直很好，东西就不用说了

评分☆☆☆☆☆

这本书还不错！解释详细，印刷质量高

评分☆☆☆☆☆

印刷质量还可以，内容精炼，有一定的参考价值。

评分☆☆☆☆☆

书刚到，书的印刷质量不错。

评分☆☆☆☆☆

一如既往的快，书很好，包装也不错

评分☆☆☆☆☆

还没开始学习，看过之后在补评