預測控製 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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錢積新，趙均，徐祖華 著

圖書標籤:

• 控製理論
• 預測控製
• 最優控製
• 係統工程
• 自動化
• 電氣工程
• 數學模型
• 算法
• 實時控製
• 嵌入式係統

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

內容簡介

　　預測控製由於其能夠處理約束及其對模型形式要求比較寬鬆，因而在生産過程控製中得到瞭廣泛應用。采用階躍（脈衝）響應作為內部模型，在算法實現上比較直觀與方便，所以在應用中大多采用這種模型形式。然而由於它並非最小實現，這給從理論上研究係統的穩定性、魯棒性等帶來睏難。狀態方程錶述的模型為理論研究提供瞭非常方便的形式。更為重要的是，在這種模型形式之下，將預測控製的研究納入到業已成熟的現代控製理論中綫性係統的範疇，因而有大量的研究成果可供藉鑒與應用，這給預測控製理論研究提供瞭一個良好的平颱。然而由於生産過程中係統狀態的不可測，給這種形式的控製算法實際應用帶來極大睏難。本書的特點之一就是對這兩類模型及其控製算法都作瞭介紹，並重點介紹具有約束的多變量預測控製算法。本書的另一特點是對工業模型預測控製（MPC）算法及其商品軟件進行瞭評述，並就相關算法進行瞭介紹。這種能處理非方係統且能夠對控製目標按優先級進行排序的工業MPC算法是目前國際上通行的MPC軟件的核心。相信這部分內容對應用工作者在理解及現場調試MPC係統時會有幫助。書中還介紹瞭作者十多年來在從事MPC現場成功應用的典型實例，並提供瞭自行研製的具有自主知識産權的工業MPC通用軟件的算法框架。
　　本書可作為高等學校自動化類等專業的研究生教材以及本科高年級學生的教學參考書，也可供相關工程技術人員參考使用。

目錄

第1章 引言
1.1 預測控製的特點
1.2 早期曆史和術語
1.3 在遞階控製體係中的預測控製
習題
第2章 預測控製的基本原理
2.1 預測模型
2.2 限時域滾動計算的思想
2.3 算最優輸入
2.4 反饋與預測校正
2.5 不穩定的裝置
2.6 澄清一些誤解
習題
第3章 預測控製中的模型與預測
3.1 階躍響應與脈衝響應模型
3.1.1 單輸入、單輸齣裝置的階躍響應預測模型
3.1.2 多輸入、多輸齣裝置的階躍與脈衝響應預測模型
3.2 傳遞函數模型
3.2.1 傳遞函數模型錶述
3.2.2 利用傳遞函數模型的預測
3.2.3 擾動模型
3.2.4 廣義預測控製模型
3.2.5 多變量係統
3.3 狀態空間模型
3.3.1 狀態空間模型的錶述
3.3.2 利用狀態空間模型的預測
3.4 模型之間的轉換
3.4.1 階躍響應與狀態空問模型關係
3.4.2 由階躍響應得到低維狀態空間模型
附錄3—1 Diophantine方程
附錄3—2 奇異值分解
習題
第4章 無約束預測控製算法
4.1 基於階躍響應模型的動態矩陣控製算法
4.1.1 單輸入、單輸齣裝置的動態矩陣控製算法
4.1.2 多變量係統的動態矩陣預測控製算法
4.2 基於傳遞函數模型的廣義預測控製算法
4.2.1 預測模型
4.2.2 滾動優化
4.2.3 在綫辨識與校正
4.3 基於狀態空間模型的預測控製算法
4.3.1 預測控製的基本錶述
4.3.2 求解無約束預測控製問題
習題
第5章 約束預測控製的優化求解
5.1 基於狀態空間模型的約束預測控製
5.1.1 利用二次規劃（QP）求解
5.1.2 控製器的結構
5.1.3 求解QP問題
5.1.4 約束軟化與管理
5.2 基於階躍響應模型的約束預測控製
5.3 兩種模型描述方式的預測控製算法比較
習題
第6章 穩定性和魯棒性分析
6.1 穩定性分析
6.1.1 終端等式約束
6.1.2 無限時域
6.1.3 終端加權
6.2 魯棒性分析
6.2.1 綫性矩陣不等式
6.2.2 模型不確定性
6.2.3 基於LMI的魯棒預測控製算法
附錄
習題
第7章 工業多變量預測控製技術
7.1 工業預測控製技術評述
7.1.1 工業MPC技術發展的簡要迴顧
7.1.2 工業MPC控製技術評述
7.2 工業多變量預測控製器的實現技術
7.2.1 兩個層次的最優化算法
7.2.2 工業MPC中提高係統魯棒性的技術
7.2.3 一種可以處理積分對象的工業MPc算法
7.2.4 在遞階控製體係中穩態——動態兩層結構的預測控製係統的功能分析
7.2.5 一個工業MPC算法的結構及功能簡介
習題
第8章 工業預測控製應用設計與實例
參考文獻

《預測控製》 目錄 第一章 引言 1.1 控製理論的演進與展望 1.2 預測控製的概念起源與發展曆程 1.3 本書的研究範疇與核心議題 1.4 本書的結構與閱讀建議 第二章 預測控製的基本原理 2.1 係統模型的重要性：狀態空間與輸入/輸齣描述 2.1.1 綫性時不變（LTI）係統模型 2.1.2 非綫性係統模型與近似方法 2.2 預測模型：對未來係統行為的推斷 2.2.1 隱式與顯式預測模型 2.2.2 模型辨識與在綫更新 2.3 優化目標：定義係統的期望性能 2.3.1 性能指標函數的設計：加權成本函數 2.3.2 約束條件的處理：狀態約束與輸入約束 2.4 滾動優化：在每個采樣時刻求解最優控製序列 2.4.1 有限時間預測與無限時間預測 2.4.2 預測地平綫與控製地平綫 2.5 核心算法：模型預測控製（MPC）的求解框架 2.5.1 綫性二次型調節器（LQR）作為基礎 2.5.2 非綫性優化求解器 第三章 綫性模型預測控製（LMPC） 3.1 LMPC的數學形式與算法流程 3.1.1 綫性模型與二次型成本函數 3.1.2 綫性約束的處理 3.2 綫性二次高斯（LQG）問題與LMPC的聯係 3.3 LMPC的穩定性分析 3.3.1 穩定性的充分條件 3.3.2 魯棒穩定性與模型不確定性 3.4 LMPC的應用案例與性能分析 3.4.1 機器人軌跡跟蹤 3.4.2 過程控製與優化 3.4.3 能源係統調度 第四章 非綫性模型預測控製（NMPC） 4.1 NMPC的挑戰與解決方案 4.1.1 非綫性模型的復雜性 4.1.2 非綫性優化求解的難度 4.2 NMPC的預測模型構建 4.2.1 基於微分方程的非綫性模型 4.2.2 基於神經網絡的非綫性模型 4.3 NMPC的優化問題求解 4.3.1 非綫性規劃（NLP）求解器介紹 4.3.2 實時性與計算效率的權衡 4.4 NMPC的穩定性保證 4.4.1 終端集閤與終端代價函數 4.4.2 相對中心化與相對漸進穩定性 4.5 NMPC的應用領域 4.5.1 航空航天與飛行器控製 4.5.2 化工過程的精確控製 4.5.3 自動駕駛係統 第五章 約束處理與魯棒性 5.1 顯式約束處理方法 5.1.1 狀態約束與輸入約束的直接嵌入 5.1.2 懲罰函數法與障礙函數法 5.2 魯棒預測控製策略 5.2.1 模型不確定性建模：區間不確定性、隨機不確定性 5.2.2 魯棒MPC的設計方法：保守性與性能的平衡 5.2.3 機會約束MPC 5.3 滾動優化中的不確定性傳播 5.4 實際係統中的約束與魯棒性挑戰 第六章 高級預測控製技術 6.1 交互模型預測控製（IMPC） 6.1.1 多智能體係統中的閤作與競爭 6.1.2 交互模型構建與協同優化 6.2 強化學習與預測控製的結閤 6.2.1 基於強化學習的模型辨識 6.2.2 結閤強化學習的控製策略優化 6.3 學習型預測控製 6.3.1 在綫學習預測模型 6.3.2 基於數據驅動的控製設計 6.4 預測控製在分布式與協同係統中的應用 第七章 預測控製的實現與工程應用 7.1 預測控製器的設計流程 7.1.1 係統建模、性能指標定義、約束設定 7.1.2 算法選擇與參數調優 7.2 實時實現的技術考量 7.2.1 硬件平颱選擇與計算資源優化 7.2.2 實時操作係統與軟件庫 7.3 預測控製在典型工業領域的案例研究 7.3.1 煉油與化工裝置的優化控製 7.3.2 電力係統電網穩定與調度 7.3.3 樓宇能源管理與環境控製 7.4 預測控製的優缺點與未來發展方嚮 7.4.1 預測控製的優勢與局限性 7.4.2 麵臨的挑戰與潛在的突破口 附錄 A. 數學基礎迴顧（矩陣代數、最優化理論） B. 常用預測控製工具箱介紹 內容簡介： 《預測控製》深入探討瞭這一在現代控製工程領域占據核心地位的先進控製理論與技術。本書旨在為讀者構建一個全麵而深入的理解框架，從預測控製的基本原理齣發，逐步延展至其綫性與非綫性形式、約束處理、魯棒性設計，直至前沿的高級預測控製技術。 全書以清晰的邏輯結構，首先在引言部分闡述瞭控製理論的發展脈絡，明確預測控製的概念起源，並界定本書的研究範圍與核心內容。隨後，第二章詳細闡述瞭預測控製的基石——係統模型、預測模型、優化目標和滾動優化等核心概念，並介紹瞭模型預測控製（MPC）的基本求解框架。 在理論深入方麵，第三章聚焦於綫性模型預測控製（LMPC），深入解析瞭其數學形式、算法流程、穩定性分析以及在機器人、過程控製、能源係統等領域的應用。第四章則轉嚮更具挑戰性的非綫性模型預測控製（NMPC），探討瞭其預測模型構建、非綫性優化求解、穩定性保證以及在航空航天、自動駕駛等復雜係統中的關鍵作用。 本書特彆強調瞭預測控製在實際應用中的重要環節——約束處理與魯棒性。第五章詳細介紹瞭顯式約束處理方法，並深入探討瞭模型不確定性下的魯棒預測控製策略，包括區間不確定性、隨機不確定性等，以及如何平衡保守性與性能。 第六章則進一步拓展瞭讀者的視野，介紹瞭交互模型預測控製（IMPC）在多智能體係統中的應用，以及預測控製與強化學習、學習型預測控製等新興技術的融閤，展示瞭預測控製在分布式與協同係統中的巨大潛力。 最後，第七章將理論與實踐緊密結閤，詳細闡述瞭預測控製器的設計流程、實時實現的關鍵技術考量，並通過案例研究展示瞭預測控製在煉油、化工、電力係統、樓宇能源管理等典型工業領域的成功應用。本書也總結瞭預測控製的優缺點，並對未來的發展方嚮進行瞭展望。 《預測控製》不僅是一部理論著作，更是一本麵嚮工程實踐的指南，旨在幫助研究人員、工程師和學生掌握預測控製這一強大的工具，解決復雜的工程控製問題，推動相關領域的創新與發展。本書適閤對控製理論有一定基礎的讀者，特彆是對高級控製策略和實際工程應用感興趣的人士。

评分☆☆☆☆☆

《預測控製》這本書的書名，給我一種強烈的“前瞻性”和“戰略性”的感覺。它讓我聯想到，在許多領域，成功的關鍵往往在於能夠比競爭對手或係統本身更快地洞察未來趨勢，並據此采取行動。這種“預測”並非簡單的猜想，而是基於對係統內在規律的深刻理解和建模。而“控製”則意味著將這種預測能力轉化為實際的行動，以達到期望的目標。我迫切想知道，這本書是否會介紹一些先進的算法和技術，能夠讓我們的係統具備這種“預見未來”的能力。例如，在機器人領域，預測未來運動軌跡並實時調整姿態；在能源領域，預測負荷需求並優化發電計劃；甚至在生命科學領域，預測疾病發展並製定乾預方案。這本書的書名，就如同一個信號，指引著我深入探究那些能夠賦予我們“洞察與掌控”力量的科學智慧。

评分☆☆☆☆☆

《預測控製》這個書名，讓我産生瞭一種對“智慧”和“洞察力”的聯想。在現實世界中，許多問題之所以難以解決，並非是因為缺乏執行能力，而是因為我們無法準確地預測未來的變化。這本書的名字，似乎在承諾一種能夠讓我們“先發製人”的方法。我設想，這本書可能會詳細闡述如何通過分析係統的曆史數據和基本原理，來構建能夠預測係統未來行為的模型。例如，如何利用時間序列分析、機器學習算法，或者基於物理學的方程組來捕捉係統的動態特性。而“控製”的部分，則讓我好奇，一旦我們能夠預測到未來，我們該如何利用這些信息來優化係統的性能，使其朝著我們期望的方嚮發展。這可能涉及到最優控製理論、自適應控製策略，甚至是強化學習的應用。這本書的名稱，足以激發我深入探索這種“未蔔先知”的科學實踐。

评分☆☆☆☆☆

《預測控製》這個書名，給我一種嚴謹而又富有挑戰性的感覺。它暗示瞭一種將復雜的、動態的係統行為進行數學建模，並利用這些模型來預先規劃控製策略的方法。我腦海中立即浮現齣各種需要精確控製的場景：飛行器在復雜的空氣動力學環境中保持穩定，化工反應器在多變的條件下保持最佳産率，甚至自動駕駛汽車在復雜路況下做齣安全決策。這些場景都要求控製係統不僅能對當前的輸入做齣反應，更重要的是能夠“預知”未來的狀態，並提前做齣調整。我非常好奇，這本書將如何解釋“預測”這一概念在控製理論中的具體體現，以及如何構建有效的“預測模型”。同時，我也想瞭解，一旦有瞭預測，如何將其轉化為實際的“控製”指令，例如不同的控製算法，以及它們的優缺點。這本書的名稱，無疑為我打開瞭一扇通往高級控製理論的大門。

评分☆☆☆☆☆

《預測控製》這本書的書名，讓我聯想到一種高級的決策支持係統，它能夠超越簡單的實時反饋，而是具備“預見性”的優勢。在許多復雜的工程和管理場景中，我們常常麵臨著需要在不確定性中做齣最優決策的挑戰。這本書的名字，恰恰點齣瞭這種能力的核心：通過“預測”未來的不確定性，來做齣更明智的“控製”決策。我期待這本書能夠深入講解“預測模型”的構建過程，例如如何選擇閤適的模型類型，如何進行參數辨識，以及如何評估模型的準確性。更重要的是，我希望瞭解如何將這些預測結果有效地融入到“控製”策略的設計中，使其能夠應對未來的挑戰，並最大化係統的性能。這本書的書名，就如同一條綫索，指引著我去探索一種能夠賦予我們“洞察未來，掌控全局”的強大技術。

评分☆☆☆☆☆

《預測控製》這個名字，像是一個引人入勝的謎語。它讓我好奇，究竟是什麼樣的“預測”能被用來進行“控製”？是基於曆史數據的統計模型，還是更深層的因果關係分析？“控製”又是指何種程度的控製？是簡單的反饋調節，還是更復雜的全局優化？我腦海中浮現齣各種可能的應用場景：從精密的航天器姿態控製，到宏觀的經濟政策調控，再到微觀的生物體穩態維持，似乎都離不開“預測”和“控製”的影子。這本書的書名，就如同一個大門，邀請我進入一個充滿挑戰和智慧的領域，去探索如何通過理解事物的內在規律，來駕馭它們的發展方嚮。我期待它能為我提供清晰的概念解釋、嚴謹的數學推導，以及豐富的實例分析，讓我能夠真正理解“預測控製”的精髓，並將其應用到我所關心的領域。

评分☆☆☆☆☆

《預測控製》這個書名，給我一種“未雨綢繆”和“運籌帷幄”的意境。它似乎在告訴我們，與其被動地應對未來的變化，不如主動地去預測並加以引導。我很好奇，這本書會如何解釋“預測”與“控製”之間的關係，以及這種關係在不同領域的具體應用。我猜想，書中可能會介紹一些數學工具和算法，用於建立係統的動態模型，並利用這些模型來預測係統的未來行為。例如，如何處理延遲、非綫性以及隨機擾動的影響。同時，我也希望瞭解，如何基於這些預測，設計齣能夠主動調整係統狀態的控製策略，以達到最優的性能指標。這本書的書名，就像一個引人入勝的挑戰，邀請我深入瞭解如何通過科學的方法，實現對未來趨勢的洞察和對係統行為的精確掌控。

评分☆☆☆☆☆

《預測控製》這個書名，與其說是對內容的直接陳述，不如說是一種高度概括性的指引。它像一位智者，低語著關於“預見”與“駕馭”的奧秘。我聯想到，當我們麵對一個復雜的係統，比如一個動態變化的經濟模型，或者一個需要精確響應的環境，我們如何纔能不被動地應對，而是主動地引領？“預測”似乎是實現“控製”的先決條件。沒有對未來趨勢的洞察，任何控製都可能顯得盲目而低效。我好奇這本書是否會深入探討不同類型的預測模型，例如基於物理原理的建模，還是基於數據驅動的機器學習方法。同時，我也期待它能解釋如何將這些預測信息有效地融入到控製器的設計中，使其能夠根據預測的變化，實時調整控製輸齣。這本書的名稱，就足以點燃我對探索未知、掌握主動的強烈欲望。

评分☆☆☆☆☆

《預測控製》這個書名，讓我立刻想到瞭一係列與“未來”和“力量”相關的概念。在日常生活中，我們常常被不確定性所睏擾，希望能夠獲得一些“預見”的能力，從而做齣更好的選擇。而“控製”則代錶著一種主動權，一種能夠影響和塑造結果的力量。這本書的名字，巧妙地將這兩個概念結閤在一起，仿佛預示著它將揭示一種能夠讓我們在麵對未來挑戰時，擁有更多主動權的方法。我設想，這本書可能會探討如何構建模型來預測係統的動態行為，以及如何基於這些預測來設計控製策略，以達到期望的目標。這其中涉及的數學工具、算法設計以及係統辨識等內容，都讓我充滿期待。我好奇作者是如何將這些復雜的理論概念，以一種易於理解的方式呈現齣來，並讓我們感受到“預測控製”的強大魅力。

评分☆☆☆☆☆

這本書的書名叫做《預測控製》，當我看到這個名字時，腦海裏立刻浮現齣一種未來景象：一種智能係統能夠預知未來，並根據這些預測做齣最優決策，從而實現高效、精準的控製。這種想法本身就充滿瞭科技感和吸引力。我對於“預測”這個詞本身就充滿好奇，在日常生活中，我們總是希望能夠預測到一些事情的發生，比如天氣、股票的漲跌，甚至是我們自己未來的走嚮。而“控製”則代錶著一種主動權，一種將不確定性轉化為可控性的能力。將這兩個詞結閤在一起，我仿佛看到瞭一個能夠洞察先機的強大工具，它能夠將理論上的可能性轉化為實際的生産力。這本書的書名，簡而言之，就是在給我描繪一個關於“洞察未來，掌控現在”的藍圖。我期待它能為我揭示實現這一藍圖的科學方法和技術原理。

评分☆☆☆☆☆

《預測控製》這本書的名字，乍聽之下，讓我聯想到一些科幻小說中的概念，那種能夠預見危險、規避風險，甚至改變事件走嚮的超能力。然而，當我深入思考“預測”和“控製”這兩個詞語的實際含義時，我意識到這並非虛無縹緲的幻想，而是可能存在於工程、經濟、甚至社會科學領域的一種高級方法論。想象一下，在復雜的工業生産綫中，能夠提前預測到設備可能齣現的故障，並及時進行維護，這可以避免多少停機損失？在金融市場中，如果能更準確地預測股價的波動，投資者將能做齣更明智的決策。在交通管理中，預測交通流量並優化信號燈的配時，可以顯著緩解擁堵。這本書的書名，正是觸及瞭我對於“智慧”和“效率”的追求。它暗示瞭一種將復雜係統行為數學化、模型化，並利用這些模型來指導決策的能力。我迫切想知道，作者是如何將“預測”與“控製”這兩個看似獨立的領域有機地結閤起來，並提齣一套切實可行的理論和實踐框架的。

评分☆☆☆☆☆

很不错的书籍，喜欢。希望速度赶上

评分☆☆☆☆☆

好…………………………

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

第一个参数需要注意是因为我们编译的库是适用于ARM的，不应该直接放在/usr/local里，否则如果装了x86的OpenCV会有冲突，比如改成/usr/local/opencv-arm。第二个参数一般情况下需要去掉勾，因为似乎默认情况下ubuntu是没有这个支持的，要选上得自己装些什么东西。第三个参数是因为OpenCV需要这两个库的支持？我现在也还不太明白，总之加上-lrt和-lpthread就不会报错了。其它参数保持原状基本都不会报错。第一个参数需要注意是因为我们编译的库是适用于ARM的，不应该直接放在/usr/local里，否则如果装了x86的OpenCV会有冲突，比如改成/usr/local/opencv-arm。第二个参数一般情况下需要去掉勾，因为似乎默认情况下ubuntu是没有这个支持的，要选上得自己装些什么东西。第三个参数是因为OpenCV需要这两个库的支持？我现在也还不太明白，总之加上-lrt和-lpthread就不会报错了。其它参数保持原状基本都不会报错。第一个参数需要注意是因为我们编译的库是适用于ARM的，不应该直接放在/usr/local里，否则如果装了x86的OpenCV会有冲突，比如改成/usr/local/opencv-arm。第二个参数一般情况下需要去掉勾，因为似乎默认情况下ubuntu是没有这个支持的，要选上得自己装些什么东西。第三个参数是因为OpenCV需要这两个库的支持？我现在也还不太明白，总之加上-lrt和-lpthread就不会报错了。其它参数保持原状基本都不会报错。第一个参数需要注意是因为我们编译的库是适用于ARM的，不应该直接放在/usr/local里，否则如果装了x86的OpenCV会有冲突，比如改成/usr/local/opencv-arm。第二个参数一般情况下需要去掉勾，因为似乎默认情况下ubuntu是没有这个支持的，要选上得自己装些什么东西。第三个参数是因为OpenCV需要这两个库的支持？我现在也还不太明白，总之加上-lrt和-lpthread就不会报错了。其它参数保持原状基本都不会报错。第一个参数需要注意是因为我们编译的库是适用于ARM的，不应该直接放在/usr/local里，否则如果装了x86的OpenCV会有冲突，比如改成/usr/local/opencv-arm。第二个参数一般情况下需要去掉勾，因为似乎默认情况下ubuntu是没有这个支持的，要选上得自己装些什么东西。第三个参数是因为OpenCV需要这两个库的支持？我现在也还不太明白，总之加上-lrt和-lpthread就不会报错了。其它参数保持原状基本都不会报错。第一个参数需要注意是因为我们编译的库是适用于ARM的，不应该直接放在/usr/local里，否则如果装了x86的OpenCV会有冲突，比如改成/usr/local/opencv-arm。第二个参数一般情况下需要去掉勾，因为似乎默认情况下ubuntu是没有这个支持的，要选上得自己装些什么东西。第三个参数是因为OpenCV需要这两个库的支持？我现在也还不太明白，总之加上-lrt和-lpthread就不会报错了。其它参数保持原状基本都不会报错。

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介绍的比较详细，适合学习了解预测控制，比国外的专注要差些，想深入学习还是买国外教材

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研究生教材，学习用

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给别人买的。

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研究生教材，学习用

评分☆☆☆☆☆

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