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出版者:Springer

作者:Eduardo Fernandez Camacho

出品人:

页数:427

译者:

出版时间:2004-05-13

价格:USD 69.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781852336943

丛书系列:

图书标签:

• 工程类
• 专业参考书
• UVa_Lib
• 控制理论
• 模型预测控制
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深入解析复杂系统动力学：一览控制工程前沿理论与实践 图书名称：动态系统辨识与先进反馈控制器设计 图书简介： 本书系统地探讨了现代控制理论在处理复杂、非线性、时变动态系统中的核心挑战与前沿解决方案。它并非聚焦于模型预测控制（MPC）的具体算法实现，而是将视野拓展至支撑所有先进控制策略的两个关键基石：精确的系统辨识与鲁棒的控制器结构设计。 本书结构严谨，内容深度与广度兼备，旨在为控制工程师、研究人员以及高年级本科生和研究生提供一套全面的理论框架和实用的工程指南，用以驾驭那些传统PID或线性化方法难以有效控制的工业过程。 --- 第一部分：高精度动态系统辨识——获取系统的真实“基因” 现代控制的有效性直接取决于我们对被控对象动态特性的认知程度。本部分深入剖析了从实验数据中提取精确数学模型的全过程，强调了模型不确定性对后续控制性能的影响，并提供了量化这种不确定性的方法。 第一章：系统建模基础与实验设计 本章回顾了连续时间与离散时间系统的基本描述方法（状态空间、传递函数）。重点在于实验激励信号的设计原则，包括如何选择最优的输入信号（如PRBS、正弦序列）以最大化信息增益，同时最小化环境噪声的干扰。我们详细讨论了信号的频谱覆盖、持续时间对模型收敛速度和精度的权衡，以及数据采集过程中的同步与量化误差处理。 第二章：参数估计方法精讲 这是辨识的核心。本书深入比较了多种参数估计算法的优缺点，并提供了一套选择最佳算法的决策流程。 非线性最小二乘法及其迭代优化： 探讨了Gauss-Newton、Levenberg-Marquardt算法在线性化模型下的应用，重点在于如何处理非凸优化问题中的局部最优陷阱。 递归最小二乘（RLS）及其变体： 针对时变系统的跟踪需求，详细阐述了带有遗忘因子（Forgetting Factor）的RLS算法，如何动态调整对新数据的权重，以快速适应系统漂移。 系统识别中的迭代加权最小二乘（IWLS）： 针对存在异方差噪声的环境，介绍如何通过迭代地调整权重矩阵来获得更接近真实值的参数估计。 第三章：模型结构选择与验证 一个错误的模型结构（例如，选择的阶次过高或过低）比参数估计误差本身更具破坏性。 模型结构辨识： 引入了信息论标准（AIC、BIC）和交叉验证技术，用于客观地选择模型阶次和延迟。 模型有效性检验（Validation）： 不仅关注残差的白噪声检验，更重要的是模拟性能检验。我们将检验辨识出的模型在给定输入下，其输出与实际系统响应的一致性，并讨论了“仿真误差”的量化方法，这是评估模型是否足以支持先进控制设计（如鲁棒性分析）的关键指标。 --- 第二部分：面向性能的先进反馈控制器设计 在获得了精确的系统模型后，本部分转向了如何利用这些模型信息来构建具有高鲁棒性和最优动态性能的反馈控制器。重点在于超越传统反馈的局限性，处理约束、延迟和多变量耦合问题。 第四章：状态空间控制器的设计与极点配置 本章从李雅普诺夫理论的角度，重新审视了线性二次调节器（LQR）的设计。 LQR最优性的深入分析： 探讨了如何通过调整权重矩阵 $Q$ 和 $R$ 来精确平衡状态的调节速度与控制输入的能量消耗。 状态观测器理论： 详细介绍卡尔曼滤波（Kalman Filtering）的结构与实现，特别是当系统噪声的协方差矩阵 $Q_v$ 和 $Q_w$ 难以精确确定时的敏感性分析。重点讨论了Luenberger观测器与卡尔曼滤波在实际工程中的适用性对比。 第五章：处理系统不确定性的鲁棒控制基础 现代工业过程总存在模型不确定性、外部扰动和未建模动态。本章引入了处理这些不确定性的数学工具。 $mathcal{H}_{infty}$ 控制理论导论： 介绍如何将控制问题转化为在 $mathcal{H}_{infty}$ 范数下的性能优化问题。重点讲解如何构造加权函数，以在特定频率范围内优先抑制噪声或处理未建模的高频动态，实现对闭环性能的频率整形。 鲁棒反馈设计方法： 探讨了基于区间多项式或多面体模型的鲁棒极点配置技术，确保在模型参数变化范围内的稳定性。 第六章：多变量系统解耦与解耦控制策略 对于具有强耦合的工业过程（如大型反应堆、航空航天姿态控制），单回路控制是无效的。 逆动力学解耦： 讨论了如何利用输入-输出反馈线性化（Input-Output Feedback Linearization, IOFL）的原理，设计前馈控制器，消除耦合效应，使多输入多输出（MIMO）系统表现得像一组独立的单输入单输出（SISO）系统。 动态解耦与Smith预估器： 重点分析了针对过程延迟的处理。Smith预推测器的结构、参数整定与系统辨识结果的结合，是实现精确前馈补偿和延迟补偿的有效手段。 --- 第三部分：面向约束的先进控制框架 高级控制器设计的目标是达到最优性能的同时，严格遵守工程中普遍存在的物理约束（如阀门开度限制、温度上限）。 第七章：处理输入和状态约束的优化控制 本部分关注如何将约束条件融入到控制器设计优化目标中，确保系统在满足所有限制的同时实现性能指标。 基于优化的反馈控制： 介绍如何利用二次规划（QP）或更通用的非线性规划（NLP）求解器，在每个采样时刻实时求解最优控制序列。重点在于约束处理的计算效率，这是决定实时控制器能否投入使用的关键瓶颈。 有限时间控制与轨迹跟踪： 针对需要快速、精确跟踪参考轨迹的系统，探讨如何设计控制器，使其在有限时间内收敛到期望状态，并确保过渡路径不违反状态约束。 总结： 本书构建了一条从数据获取与模型建立到控制器理论设计再到约束优化实施的完整技术链条。它强调的是理论基础的扎实性与工程实现的实用性之间的平衡，为读者提供了一套超越传统方法的、面向未来复杂自动化挑战的控制系统设计工具箱。通过本书的学习，读者将能够独立完成从复杂系统建模到设计出具有卓越性能和鲁棒性的先进反馈控制器的全过程。

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《Model Predictive Control》这本书，在我的学习生涯中扮演了至关重要的角色。它让我对模型预测控制（MPC）这一先进的控制策略，有了系统且深入的认识。在阅读之前，我对MPC的理解仅仅停留在“它能够预测未来”的层面，但这本书则为我揭示了其背后的精妙设计和强大的数学基础。作者在书中循序渐进地介绍了MPC的核心原理，包括如何构建系统的数学模型，如何利用模型来预测系统未来的状态轨迹，以及如何通过求解一个优化问题来确定当前的最佳控制输入。我特别欣赏书中对“成本函数”的讲解，它让我理解了MPC是如何通过权衡不同的控制目标（例如跟踪精度、能耗、稳定性等）来设计最优控制器的。这种灵活的成本函数设计能力，使得MPC能够适应各种复杂的控制需求。此外，书中还详细介绍了如何将各种各样的约束条件，包括状态变量的上下限、执行器的饱和度等，有效地融入到MPC的优化框架中。这对于确保系统的安全性和可靠性，具有极其重要的意义。通过书中丰富的实例和图示，我能够更加直观地理解MPC的工作机制，并对其在实际工程中的应用有了更深刻的认识。

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在接触《Model Predictive Control》这本书之前，我对模型预测控制的认识仅限于“听过”的层面，总觉得它是一个非常高深且难以触及的技术。然而，当我翻开这本书后，我的这种看法彻底被颠覆了。作者以一种非常系统化和易于理解的方式，将MPC的理论框架展现在我眼前。从最基本的概念，例如“模型”的重要性，到“预测”的实现，再到“控制”的优化，每一个环节都被讲解得清晰明了。我印象最深刻的是书中对“滚动优化”这一核心思想的阐释。它让我明白，MPC并不是一次性地计算出一个控制序列，而是在每个采样时刻，都重新求解一个优化问题，并只采用当前最优的控制输入。这种“边走边看”的策略，使得MPC能够灵活地应对系统状态的变化和外部扰动的干扰。书中还详细介绍了如何构建MPC的成本函数，以及如何将各种各样的约束条件（例如执行器饱和、安全限制等）有效地纳入到优化问题中。这对于我在实际工程中处理复杂约束系统，提供了非常宝贵的指导。我尤其欣赏书中对不同类型MPC算法的介绍，例如基于线性模型和非线性模型的MPC，以及不同优化求解方法的比较。这些内容不仅拓宽了我的视野，也让我对MPC的应用范围有了更深入的认识。

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在我看来，《Model Predictive Control》这本书最核心的价值在于它提供了一种全新的、更具前瞻性的控制思维方式。它不仅仅是关于如何求解一个数学问题，更是关于如何利用系统模型来“理解”和“预测”系统的未来，并在此基础上做出最优决策。作者在书中以非常清晰的逻辑，逐步引导读者进入MPC的世界。从最基础的“什么是MPC”开始，到MPC的数学框架，再到MPC的算法实现，每一个环节都讲解得细致入微。我特别赞赏书中对“模型”这一概念的深入探讨。它不仅仅指代一个简单的数学方程，而是包含了一个系统在不同工况下的行为特性、动态响应等信息。而MPC正是利用这些信息，来预测系统在未来一段时间内的演变轨迹。这种“看见未来”的能力，使得MPC在处理具有显著延迟、非线性特性以及复杂交互的系统时，能够展现出卓越的性能。书中还详细介绍了如何构建MPC的成本函数，以及如何将各种约束条件，如状态约束、输入约束等，有效地集成到优化问题中。这对于我在实际工程中，设计既能满足性能要求又能保证系统安全的控制器，提供了非常关键的指导。这本书的价值，远不止于理论知识的传授，更在于它能够激发读者在解决实际问题时，从一个更全局、更长远的视角去思考。

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对于我这样一个在自动化领域新手来说，《Model Predictive Control》这本书简直就像是一座宝藏。我之前对控制理论的认识仅限于PID控制器，对于更高级的控制策略，总感觉遥不可及。这本书的出现，彻底改变了我的看法。作者以一种非常平易近人的方式，将MPC这个听起来高大上的概念，一点点剥开，展现在我面前。一开始，我会被书中大量的数学公式吓到，但随着阅读的深入，我发现这些公式并非冰冷的代码，而是对系统行为的精确描述，是MPC得以运行的基石。书中对“模型”这个概念的强调，让我明白了为什么MPC如此强大——它不是盲目地根据当前状态做出反应，而是能够“看见”未来。这种“预见性”在处理具有显著延迟或者动态特性的系统时，显得尤为重要。作者通过对不同类型模型的介绍，包括线性、非线性、离散时间、连续时间等，让我看到了MPC的普适性。特别是对非线性MPC的讲解，虽然难度有所提升，但书中引入的线性化技巧、序列二次规划（SQP）等方法，为我打开了通往更复杂系统控制的大门。我特别喜欢书中关于约束处理的部分，因为在实际的工业生产中，各种各样的约束条件（如执行器饱和、安全限制等）无处不在，而MPC能够将这些约束巧妙地融入到优化问题中，保证系统的安全稳定运行。这本书不仅仅是知识的传递，更是一种思维方式的引导，让我学会如何用一种更加全局和前瞻性的视角去分析和解决控制问题。

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对于我这个在自动化控制领域摸索多年的人来说，模型预测控制（MPC）一直是一个充满了神秘色彩的领域。《Model Predictive Control》这本书，就像是一把钥匙，为我打开了通往这个精彩世界的大门。作者并没有一开始就抛出复杂的数学公式，而是从MPC最核心的“预测”能力入手，用生动形象的语言解释了为何“预见未来”能够让控制系统变得如此强大。书中详细阐述了MPC的“滚动优化”思想，即在每个采样时刻，都基于当前的状态信息和系统的模型，预测未来一段时间内的系统行为，并求解一个优化问题来确定最优的控制输入。这种动态的、反复优化的过程，使得MPC能够灵活地应对系统参数的变化、外部扰动的干扰以及复杂的约束条件。我特别喜欢书中关于如何构建成本函数的部分，它清晰地展示了如何通过数学语言来描述我们想要的控制目标，例如快速响应、平稳过渡、最小化能耗等等。而MPC的优化过程，正是为了找到满足这些目标的最佳控制策略。书中还穿插了大量的工程实例，从简单的线性系统到复杂的非线性系统，从单输入单输出到多输入多输出，都为我提供了宝贵的参考，让我能够将学到的理论知识，与实际的工程问题相结合，思考如何将MPC应用于我的工作中。

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我一直以来都对能够“预测”并“优化”的控制系统充满兴趣，因为在许多复杂的工业场景中，仅仅依靠反馈控制已经难以满足性能要求。《Model Predictive Control》这本书，可以说是一本真正让我“眼前一亮”的著作。它并没有像一些理论书籍那样，仅仅罗列公式和定理，而是以一种更加生动和直观的方式，展现了MPC的强大之处。作者在书中首先深入浅出地介绍了MPC的基本思想：利用系统的数学模型来预测系统未来一段时间的行为，并在此基础上，通过求解一个优化问题来确定当前的控制输入。这种“放眼未来”的控制理念，在处理具有长时域动态、明显延迟或者复杂约束的系统时，具有天然的优势。书中对成本函数的设计和优化问题的求解过程进行了详细的讲解，这让我理解了MPC是如何权衡不同的控制目标（例如性能、能耗、平稳性等）并找到最优解的。我特别喜欢书中对“预测时域”和“控制时域”这两个关键参数的讨论，它们如何影响MPC的性能和计算负担，作者给出了非常清晰的解释和分析。此外，书中还探讨了如何将MPC应用于非线性系统，以及如何处理状态和输入的约束，这对于实际工程应用来说是必不可少的。这本书的讲解风格非常严谨，但又充满启发性，让我能够真正理解MPC的内在逻辑，并思考如何在自己的工作中应用它。

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作为一个正在攻读研究生学位的学生，我一直在寻找一本能够系统性地、深入地介绍模型预测控制（MPC）的教材。《Model Predictive Control》这本书，无疑满足了我的所有期待，甚至超出了我的想象。它不仅涵盖了MPC的基础理论，更是在深入的数学推导、算法分析以及实际应用方面，展现出了极高的水准。作者在书中对于MPC的理论框架进行了详尽的阐述，从其核心的“滚动优化”思想，到如何构建成本函数和约束条件，再到如何求解优化问题，每一个环节都讲解得鞭辟入里。我尤其欣赏书中对MPC稳定性和鲁棒性分析的介绍，这对于任何希望将MPC应用于实际工程系统的研究者来说，都是至关重要的。书中不仅讨论了理想情况下的稳定性保证，还探讨了在模型不确定性以及外部扰动存在时，MPC性能的分析方法，这对于提升MPC系统的可靠性有着指导意义。此外，书中还详细介绍了MPC的各种变体，例如多层MPC、分布式MPC等，这些内容为解决更复杂、更大规模的系统控制问题提供了思路。作者并没有将理论停留在纸面，而是通过大量的仿真案例和代码片段，让抽象的概念变得具体可感。这些案例涵盖了从机器人轨迹跟踪到化工过程控制等多个领域，展示了MPC的广泛适用性。这本书无疑是我在MPC领域学习道路上的重要里程碑，为我今后的研究和开发奠定了坚实的基础。

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作为一名在控制理论领域摸索多年的工程师，我一直对模型预测控制（MPC）这个概念充满了好奇，它听起来就像是为复杂系统量身定制的“超级大脑”，能够预见未来并做出最优决策。然而，真正接触到《Model Predictive Control》这本书时，我才意识到，这不仅仅是理论的堆砌，更是一次深入浅出的实践之旅。这本书的结构安排非常合理，从最基础的概念入手，循序渐进地引导读者理解MPC的核心思想——利用系统的数学模型来预测未来的行为，并在此基础上设计控制律。作者并没有止步于理论的阐述，而是通过大量的实例，将抽象的数学公式与实际工程问题紧密联系起来。例如，在介绍线性MPC时，书中详尽地解析了如何将线性系统方程和二次成本函数转化为一个标准的二次规划（QP）问题，并且演示了如何利用现成的QP求解器来求解最优控制输入。这种从理论推导到实际应用的一条龙式的讲解，对于我这样需要将理论知识转化为实际生产力的人来说，无疑是极大的帮助。更让我印象深刻的是，作者在讲解过程中，并没有回避MPC的复杂性，而是以一种非常坦诚的方式，探讨了模型不确定性、约束条件处理等实际工程中常见的挑战。通过书中给出的不同处理策略和相应的算法改进，我仿佛看到了一个经验丰富的导师，在我前进的道路上指点迷津，让我少走了许多弯路。这本书的价值，远不止于提供知识，更在于激发思考，培养解决复杂工程问题的能力。

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这本书《Model Predictive Control》对于我这样在实际工程中饱受复杂系统控制难题困扰的人来说，无疑是一份及时雨。长久以来，我一直在寻求一种能够更有效地应对非线性、多变量、强耦合以及带有各种约束的系统的方法。传统控制器在这些场景下往往表现力不从心，而MPC的概念，让我看到了希望的曙光。作者在书中非常巧妙地将MPC的理论精髓与实际工程问题紧密结合。它不是一篇枯燥的数学论文，而更像是一位经验丰富的工程师，带着你一步步地探索如何设计和实现一个高性能的MPC系统。书中对“模型”的强调，让我明白了为何MPC能够如此强大——它能够“预知”系统的未来行为，从而做出更明智的决策。我尤其欣赏书中关于如何构建成本函数的部分，它详细阐述了如何通过精心设计的成本函数，来实现诸如快速响应、平稳运行、最小化能耗等不同的控制目标。这为我在实际应用中，根据具体需求来定制控制策略提供了非常清晰的指导。此外，书中对约束处理的详细讲解，让我终于能够有效地应对那些在现实世界中普遍存在的各种限制条件，例如执行器的饱和、状态变量的边界等，这些都是传统控制器难以处理的难题。

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作为一名一直致力于提高工业自动化系统效率和鲁棒性的工程师，《Model Predictive Control》这本书对我来说，简直就是一本“武林秘籍”。它所阐述的模型预测控制（MPC）技术，恰恰是我在工作中一直渴望掌握的利器。书中并没有用晦涩难懂的语言来包装复杂的理论，而是以一种非常接地气的方式，从MPC的核心思想——“预测-优化-校正”——出发，逐步深入。我尤其喜欢书中关于“模型”在MPC中的作用的讲解。它让我明白，一个准确且合适的系统模型，是MPC发挥其强大性能的基石。作者详细介绍了如何构建不同类型的系统模型，以及如何根据实际情况来选择和调整模型，这为我提供了非常实用的参考。更令我兴奋的是，书中对MPC的优化过程进行了详尽的阐述，包括如何定义成本函数以权衡不同的控制目标，以及如何将各种约束条件（例如执行器饱和、安全运行范围等）巧妙地融入到优化问题中。这使得MPC能够在保证系统稳定运行的前提下，实现最优的性能表现。书中提供的许多工程实例，让我能够直观地感受到MPC在实际应用中的强大能力，例如在过程控制、机器人控制以及航空航天等领域的成功案例，都让我深受启发。

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