Model Predictive Control Theory and Design pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:INGRAM INTERNATIONAL INC

作者:Rawlings, James B./ Mayne David Q.

出品人:

页数:533

译者:

出版时间:2009-8-31

价格:0.00 元

装帧:Hardcover

isbn号码:9780975937709

丛书系列:

图书标签:

Model Predictive Control
MPC
Control Theory
Optimal Control
Systems Engineering
Robotics
Automation
Process Control
Nonlinear Control
Real-time Control

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具体描述

《先进控制理论与应用：系统分析、优化与鲁棒性》本书旨在深入探讨现代控制理论的前沿进展，并系统性地阐述其在复杂工程系统中的实际应用。我们将目光聚焦于能够应对不确定性、非线性以及多目标优化挑战的先进控制策略，为读者提供一套严谨且实用的分析工具和设计方法。第一部分：系统建模与分析基础在构建任何有效的控制系统之前，充分理解被控对象的动力学特性至关重要。本部分将首先回顾和深化经典系统建模技术，包括状态空间表示、传递函数模型以及频域分析方法。我们不仅会关注线性时不变（LTI）系统的基本性质，还将重点介绍如何有效地对非线性系统进行近似建模，例如使用泰勒展开、李雅普诺夫稳定性理论以及分段线性化等技术。状态空间方法 Revisited：我们将重新审视状态空间方程的建立，并深入探讨系统的可控性、可观测性及其在控制器设计中的重要作用。状态反馈、状态观测器等核心概念将被详细解析，并引入能对状态进行估计的卡尔曼滤波等状态估计技术。频域分析与鲁棒性：频域分析是理解系统频率响应、带宽、稳定裕度以及噪声抑制能力的关键。我们将深入探讨Bode图、Nyquist图、Nichols图的绘制与解读，并引入Nyquist稳定性判据、根轨迹分析等方法。在此基础上，我们将引入“鲁棒性”这一核心概念，探讨系统在参数摄动、外部扰动下保持稳定和性能的能力，以及如何通过频域方法进行鲁棒性评估。非线性系统分析：面对现实世界中普遍存在的非线性系统，本部分将介绍几种关键的分析工具。李雅普诺夫稳定性理论将被详细阐述，包括直接法和间接法，用于证明系统的稳定性。此外，我们还将探讨常微分方程（ODE）的定性分析方法，如相平面分析，以及对自治系统平衡点的稳定性判断。系统辨识：在模型构建过程中，参数辨识是一个不可或缺的环节。本书将介绍基于数据驱动的系统辨识方法，包括最小二乘法、最大似然法等，以及如何选择合适的模型结构和评估辨识结果的准确性。我们将关注从输入输出数据中提取系统动态特性的过程。第二部分：优化控制理论与方法现代控制系统往往需要在满足稳定性约束的同时，实现性能指标的最优化。本部分将聚焦于这一核心需求，深入介绍各种先进的优化控制技术。线性二次型调节器（LQR）： LQR作为一种经典的最优控制方法，将以其基本原理、设计流程以及在状态反馈中的应用贯穿始终。我们将探讨如何选择权重矩阵Q和R以达到期望的性能权衡，并分析LQR的鲁棒性特性。二次型最优估计（Kalman Filter）：与LQR相辅相成，卡尔曼滤波器是实现状态估计的最优方法。我们将详细介绍其递归算法，并分析其在有色噪声、模型不确定性下的改进版本，如扩展卡尔曼滤波器（EKF）和无迹卡尔曼滤波器（UKF），以应对非线性系统的状态估计挑战。变分法与最优控制：本部分将引入变分法的基本概念，如泛函、变分导数，并导出最优化控制问题的必要条件——庞特里亚金最小值原理。我们将展示如何利用这些原理来求解最优控制问题，并探讨其在连续时间与离散时间系统中的应用。动态规划与Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB) 方程：动态规划是解决多阶段决策问题的强大工具。我们将深入讲解贝尔曼最优性原理，并推导出HJB方程。虽然HJB方程在解析求解上常有难度，但它为理解最优控制的本质以及设计近似最优控制器提供了理论基础。模型预测控制（MPC）基础：在介绍完基础的优化理论后，本部分将初步引入模型预测控制（MPC）的概念。MPC是一种基于模型的预测控制方法，它利用被控对象的模型，在每个控制周期内预测未来一段时间的系统行为，并求解一个优化问题以确定当前时刻的最优控制输入。我们将初步阐述其“滚动优化”和“末端约束”的思想。第三部分：鲁棒控制与不确定性处理现实世界的工程系统充满了不确定性，包括模型参数的偏差、传感器噪声、外部扰动等。鲁棒控制的目标是在这些不确定性存在的情况下，仍然保证系统的稳定性并满足性能要求。 H-无穷（H∞）控制： H∞控制是解决鲁棒控制问题最重要的方法之一。我们将详细介绍H∞范数的概念，以及如何通过设计H∞控制器来最小化闭环系统对扰动的敏感度，从而保证系统的鲁棒稳定性和性能。我们将探讨针对不同类型不确定性（如参数不确定性、动态不确定性）的H∞控制设计方法。 μ-分析与综合（Mu-analysis and Synthesis）：对于存在结构化不确定性的系统，μ-分析提供了一种更为精确的鲁棒性评估工具。我们将介绍不确定性矩阵的概念，以及如何利用μ-值来判断系统的鲁棒稳定性。在此基础上，我们将探讨如何设计基于μ-综合的鲁棒控制器，以应对特定的结构化不确定性。滑模控制（Sliding Mode Control, SMC）：滑模控制是一种能够快速响应外部扰动和模型不确定性的非线性控制策略。我们将深入讲解滑模面的设计、切换函数以及如何避免抖振现象。SMC以其对不确定性的鲁棒性而闻名，尤其适用于参数变化大或存在非线性扰动的系统。自适应控制（Adaptive Control）：当系统参数未知或随时间变化时，自适应控制能够动态地调整控制器参数以适应这些变化。本部分将介绍梯度自适应方法、李雅普诺夫自适应方法以及模型参考自适应系统（MRAS）等经典自适应控制技术，并探讨其在参数辨识和控制器更新中的协同作用。第四部分：先进控制策略与应用在前几部分理论基础的铺垫下，本部分将聚焦于更为先进的控制策略，并探讨其在实际工程领域的应用。模型预测控制（MPC）深入解析：在此基础上，我们将对MPC进行更为深入的探讨。我们将详细讲解MPC的滚动优化过程，包括预测模型、成本函数、约束条件（状态约束、输入约束）的构建。我们将分析不同MPC算法（如线性MPC、非线性MPC、二次型MPC）的设计细节，以及其在提高系统性能、处理复杂约束方面的优势。多目标优化与权衡：实际系统往往面临多个相互冲突的性能目标（如速度、精度、能耗、稳定性）。本部分将探讨如何有效地处理多目标优化问题，包括帕累托最优概念、加权和方法、以及层次化优化策略。我们将讨论如何在MPC框架下实现多目标优化，并给出具体的应用示例。分布式控制系统（Distributed Control Systems, DCS）：随着系统规模的增大，分布式控制成为一种必然趋势。我们将介绍分布式控制系统的基本架构、通信协议以及面临的挑战，如信息延迟、一致性问题、以及局部控制器的协调。我们将探讨如何设计分布式MPC，以及在网络化控制系统中实现鲁棒性和性能。强化学习与控制：近年来，强化学习在控制领域展现出巨大的潜力。本部分将介绍强化学习的基本框架（MDP、Q-learning、DDPG等），并探讨如何将其应用于机器人控制、自动驾驶、过程控制等领域。我们将分析强化学习在处理高度非线性、未知动态系统时的优势，以及与传统控制方法结合的可能性。工程应用案例：为了使理论更贴近实际，本书将提供一系列具体的工程应用案例，涵盖航空航天、机器人学、过程控制、电力系统、智能交通等领域。我们将详细分析这些案例中遇到的控制问题，以及如何运用本书所介绍的先进控制理论和方法来解决这些问题。通过具体的仿真和实验结果展示，读者将能够更直观地理解这些控制策略的有效性。总结《先进控制理论与应用：系统分析、优化与鲁棒性》是一本面向研究生、科研人员和高级工程师的专业书籍。它不仅致力于传授严谨的控制理论知识，更强调理论与实践的结合。通过系统性的讲解和丰富的应用案例，本书将帮助读者掌握分析复杂系统、设计高性能和鲁棒性控制器、以及应对现代工程挑战所需的关键技能。无论您是在学术研究领域探索前沿，还是在工业界寻求创新性的控制解决方案，本书都将是您宝贵的参考资料。