模型预测控制工程应用导论

模型预测控制工程应用导论 
出版时间：2010年版 
内容简介 
　　《模型预测控制工程应用导论》全面介绍工业模型预测控制及相关建模、优化、性能评估的理论与方法，侧重于模型预测控制技术实施的完整性。主要由四部分内容组成：一是概述了模型预测控制的机理、特征，细致描述了它的典型算法、技术细节，并进行了稳定性分析；二是系统性地介绍了工业过程的模型化方法，以系统辨识方法为主，展示了工程中常用建模方法的基本原理及存在问题；三是介绍了模型预测控制上层的工业过程实时优化与稳态目标计算方法，其中详尽地给出了软约束调整方法中的优先级策略，并首次使用“点”模型概念解决了积分过程的稳态目标计算问题；四是介绍了模型预测控制的性能评估，突出了约束与经济性能这两大特征。《模型预测控制工程应用导论》可作为高等学校化学工程、自动化类专业的研究生教材，预测控制理论研究者和工程技术人员的参考用书。 
目录 
第1章 模型预测控制概述1 
1.1 先进过程控制1 
1.2 模型预测控制的基本原理2 
1.2.1 预测模型2 
1.2.2 滚动优化2 
1.2.3 反馈校正4 
1.2.4 参考轨迹4 
1.3 模型预测控制的应用场合5 
1.4 模型预测控制的发展历史及趋势6 
1.4.1 理论路线6 
1.4.2 技术路线7 
第2章 工业过程的模型化11 
2.1 工业过程的数学模型11 
2.1.1 模型的含义11 
2.1.2 时域模型与频域模型及信号谱12 
2.1.3 动态模型与稳态模型14 
2.1.4 工业过程的多输入多输出模型17 
2.1.5 机理建模与系统辨识19 
2.1.6 模型的可视化输出20 
2.1.7 小结21 
2.2 工业过程的测试21 
2.2.1 工业过程的预测试(模型辨识环节)21 
2.2.2 测试信号22 
2.2.3 过程测试的几个原则25 
2.2.4 数据采集26 
2.2.5 数据预处理27 
2.3 线性模型及辨识28 
2.3.1 线性叠加原理与线性系统的卷积响应28 
2.3.2 FIR模型及辨识29 
2.3.3 FSR模型及辨识36 
2.3.4 离散传递函数模型及辨识40 
2.3.5 状态空间模型及辨识(简述)44 
2.3.6 小结45 
2.4 非线性模型与辨识45 
2.4.1 非线性输入输出模型与辨识46 
2.4.2 非线性状态空间模型与辨识47 
2.4.3 非线性机理模型的建立47 
2.5 本章 总结48 
第3章 状态空间模型的辨识——子空间方法49 
3.1 引言49 
3.1.1 状态空间模型的一般描述49 
3.1.2 Kalman滤波49 
3.1.3 子空间模型辨识的基本思想51 
3.2 几何工具52 
3.2.1 正交投影52 
3.2.2 斜向投影53 
3.3 子空间矩阵描述54 
3.3.1 Hankel矩阵54 
3.3.2 系统矩阵55 
3.3.3 系数矩阵55 
3.4 子空间矩阵的线性回归方法56 
3.5 子空间辨识算法基本步骤57 
3.5.1 能观性矩阵/状态序列估计58 
3.5.2 状态空间模型计算59 
3.6 本章 总结60 
第4章 工业过程实时优化技术62 
4.1 引言62 
4.2 过程优化基础63 
4.2.1 过程优化的应用领域63 
4.2.2 过程优化问题的数学模型64 
4.3 化工过程实时优化技术65 
4.3.1 化工过程实时优化技术特点与现状66 
4.3.2 化工过程实时优化的关键技术70 
4.3.3 化工过程实时优化的工程化73 
4.4 本章 总结75 
第5章 稳态目标计算方法76 
5.1 引言76 
5.2 稳态目标计算问题描述77 
5.2.1 线性过程的稳态数学模型77 
5.2.2 稳态目标计算的自优化方法82 
5.2.3 稳态目标计算的目标跟踪方法90 
5.2.4 稳态目标计算的推广92 
5.3 稳态目标计算的可行性判定与软约束调整92 
5.3.1 可行性判定与软约束调整的加权方法93 
5.3.2 可行性判定与软约束调整的优先级方法99 
5.3.3 软约束调整与优化目标的协调108 
5.4 一种基于状态空间模型的稳态目标计算方法109 
5.5 本章 总结110 
知识链接1.数学规划与最优性条件111 
2.线性规划与二次规划112 
第6章 模型预测控制算法115 
6.1 引言115 
6.2 DMC116 
6.2.1 单变量DMC算法116 
6.2.2 适用于一阶积分过程的DMC算法119 
6.2.3 多变量DMC算法123 
6.2.4 QDMC127 
6.2.5 集成稳态目标计算的DMC算法129 
6.2.6 DMC处理可测扰动的方法130 
6.3 状态空间模型预测控制算法131 
6.3.1 最优控制131 
6.3.2 线性状态空间模型预测控制算法133 
6.4 无静差线性模型预测控制的扰动建模方法140 
6.4.1 模型预测控制问题描述140 
6.4.2 不可测扰动的建模141 
6.4.3 控制系统的可检测性142 
6.4.4 状态估计147 
6.4.5 被控变量的目标跟踪148 
6.4.6 无静差控制149 
6.4.7 仿真150 
6.4.8 小结154 
6.5 非线性模型预测控制算法156 
6.6 模型预测控制稳定性的研究现状及常用方法157 
6.6.1 几种典型的模型预测控制描述形式157 
6.6.2 原始形式及Kleinman控制器的稳定性研究160 
6.6.3 终端零约束和终端等式约束预测控制161 
6.6.4 终端约束的放松和终端约束集162 
6.6.5 终端代价函数的引入164 
6.6.6 具有终端约束集和终端代价函数的稳定预测控制算法164 
6.6.7 预测控制稳定性研究的常用方法165 
6.7 总结167 
知识链接控制系统的能控性、可镇定性、能观性、可检测性167 
第7章 模型预测控制工程化的更多细节170 
7.1 模型预测控制工程化的一些实用方法170 
7.1.1 模型预测170 
7.1.2 非线性变换处理方法172 
7.2 模型预测控制的项目实施流程177 
7.2.1 效益分析与初步设计177 
7.2.2 预测试178 
7.2.3 动态响应测试与模型辨识179 
7.2.4 控制器离线仿真与参数整定179 
7.2.5 控制器投运与培训179 
7.2.6 控制器维护180 
第8章 模型预测控制系统的性能评估181 
8.1 引言181 
8.2 控制系统性能评估的研究概述183 
8.2.1 基于最小方差基准的性能评估方法183 
8.2.2 性能评估的其他方法186 
8.3 约束模型预测控制系统的性能评估187 
8.3.1 概述187 
8.3.2 最小方差控制器设计中的预测方法187 
8.3.3 有限时域最小方差控制器189 
8.3.4 约束最小方差控制器191 
8.3.5 约束模型预测控制系统的性能评估192 
8.3.6 小结196 
8.4 模型预测控制关于变化性和约束调整的性能评估196 
8.4.1 概述196 
8.4.2 问题描述198 
8.4.3 优化问题的求解203 
8.4.4 一种系统性方法206 
8.4.5 案例研究207 
知识链接最小方差控制209 
8.4.6 小结210 
第9章 讨论与总结211 
中英文对照表213 
参考文献215