模型預測控制工程應用導論

第1章 模型預測控制概述1
1.1 先進過程控制1
1.2 模型預測控制的基本原理2
1.2.1 預測模型2
1.2.2 滾動優(yōu)化2
1.2.3 反饋校正4
1.2.4 參考軌跡4
1.3 模型預測控制的應用場合5
1.4 模型預測控制的發(fā)展歷史及趨勢6
1.4.1 理論路線6
1.4.2 技術路線7
第2章 工業(yè)過程的模型化11
2.1 工業(yè)過程的數(shù)學模型11
2.1.1 模型的含義11
2.1.2 時域模型與頻域模型及信號譜12
2.1.3 動態(tài)模型與穩(wěn)態(tài)模型14
2.1.4 工業(yè)過程的多輸入多輸出模型17
2.1.5 機理建模與系統(tǒng)辨識19
2.1.6 模型的可視化輸出20
2.1.7 小結21
2.2 工業(yè)過程的測試21
2.2.1 工業(yè)過程的預測試(模型辨識環(huán)節(jié))21
2.2.2 測試信號22
2.2.3 過程測試的幾個原則25
2.2.4 數(shù)據(jù)采集26
2.2.5 數(shù)據(jù)預處理27
2.3 線性模型及辨識28
2.3.1 線性疊加原理與線性系統(tǒng)的卷積響應28
2.3.2 FIR模型及辨識29
2.3.3 FSR模型及辨識36
2.3.4 離散傳遞函數(shù)模型及辨識40
2.3.5 狀態(tài)空間模型及辨識(簡述)44
2.3.6 小結45
2.4 非線性模型與辨識45
2.4.1 非線性輸入輸出模型與辨識46
2.4.2 非線性狀態(tài)空間模型與辨識47
2.4.3 非線性機理模型的建立47
2.5 本章 總結48
第3章 狀態(tài)空間模型的辨識——子空間方法49
3.1 引言49
3.1.1 狀態(tài)空間模型的一般描述49
3.1.2 Kalman濾波49
3.1.3 子空間模型辨識的基本思想51
3.2 幾何工具52
3.2.1 正交投影52
3.2.2 斜向投影53
3.3 子空間矩陣描述54
3.3.1 Hankel矩陣54
3.3.2 系統(tǒng)矩陣55
3.3.3 系數(shù)矩陣55
3.4 子空間矩陣的線性回歸方法56
3.5 子空間辨識算法基本步驟57
3.5.1 能觀性矩陣/狀態(tài)序列估計58
3.5.2 狀態(tài)空間模型計算59
3.6 本章 總結60
第4章 工業(yè)過程實時優(yōu)化技術62
4.1 引言62
4.2 過程優(yōu)化基礎63
4.2.1 過程優(yōu)化的應用領域63
4.2.2 過程優(yōu)化問題的數(shù)學模型64
4.3 化工過程實時優(yōu)化技術65
4.3.1 化工過程實時優(yōu)化技術特點與現(xiàn)狀66
4.3.2 化工過程實時優(yōu)化的關鍵技術70
4.3.3 化工過程實時優(yōu)化的工程化73
4.4 本章 總結75
第5章 穩(wěn)態(tài)目標計算方法76
5.1 引言76
5.2 穩(wěn)態(tài)目標計算問題描述77
5.2.1 線性過程的穩(wěn)態(tài)數(shù)學模型77
5.2.2 穩(wěn)態(tài)目標計算的自優(yōu)化方法82
5.2.3 穩(wěn)態(tài)目標計算的目標跟蹤方法90
5.2.4 穩(wěn)態(tài)目標計算的推廣92
5.3 穩(wěn)態(tài)目標計算的可行性判定與軟約束調整92
5.3.1 可行性判定與軟約束調整的加權方法93
5.3.2 可行性判定與軟約束調整的優(yōu)先級方法99
5.3.3 軟約束調整與優(yōu)化目標的協(xié)調108
5.4 一種基于狀態(tài)空間模型的穩(wěn)態(tài)目標計算方法109
5.5 本章 總結110
知識鏈接1.數(shù)學規(guī)劃與最優(yōu)性條件111
2.線性規(guī)劃與二次規(guī)劃112
第6章 模型預測控制算法115
6.1 引言115
6.2 DMC116
6.2.1 單變量DMC算法116
6.2.2 適用于一階積分過程的DMC算法119
6.2.3 多變量DMC算法123
6.2.4 QDMC127
6.2.5 集成穩(wěn)態(tài)目標計算的DMC算法129
6.2.6 DMC處理可測擾動的方法130
6.3 狀態(tài)空間模型預測控制算法131
6.3.1 最優(yōu)控制131
6.3.2 線性狀態(tài)空間模型預測控制算法133
6.4 無靜差線性模型預測控制的擾動建模方法140
6.4.1 模型預測控制問題描述140
6.4.2 不可測擾動的建模141
6.4.3 控制系統(tǒng)的可檢測性142
6.4.4 狀態(tài)估計147
6.4.5 被控變量的目標跟蹤148
6.4.6 無靜差控制149
6.4.7 仿真150
6.4.8 小結154
6.5 非線性模型預測控制算法156
6.6 模型預測控制穩(wěn)定性的研究現(xiàn)狀及常用方法157
6.6.1 幾種典型的模型預測控制描述形式157
6.6.2 原始形式及Kleinman控制器的穩(wěn)定性研究160
6.6.3 終端零約束和終端等式約束預測控制161
6.6.4 終端約束的放松和終端約束集162
6.6.5 終端代價函數(shù)的引入164
6.6.6 具有終端約束集和終端代價函數(shù)的穩(wěn)定預測控制算法164
6.6.7 預測控制穩(wěn)定性研究的常用方法165
6.7 總結167
知識鏈接控制系統(tǒng)的能控性、可鎮(zhèn)定性、能觀性、可檢測性167
第7章 模型預測控制工程化的更多細節(jié)170
7.1 模型預測控制工程化的一些實用方法170
7.1.1 模型預測170
7.1.2 非線性變換處理方法172
7.2 模型預測控制的項目實施流程177
7.2.1 效益分析與初步設計177
7.2.2 預測試178
7.2.3 動態(tài)響應測試與模型辨識179
7.2.4 控制器離線仿真與參數(shù)整定179
7.2.5 控制器投運與培訓179
7.2.6 控制器維護180
第8章 模型預測控制系統(tǒng)的性能評估181
8.1 引言181
8.2 控制系統(tǒng)性能評估的研究概述183
8.2.1 基于最小方差基準的性能評估方法183
8.2.2 性能評估的其他方法186
8.3 約束模型預測控制系統(tǒng)的性能評估187
8.3.1 概述187
8.3.2 最小方差控制器設計中的預測方法187
8.3.3 有限時域最小方差控制器189
8.3.4 約束最小方差控制器191
8.3.5 約束模型預測控制系統(tǒng)的性能評估192
8.3.6 小結196
8.4 模型預測控制關于變化性和約束調整的性能評估196
8.4.1 概述196
8.4.2 問題描述198
8.4.3 優(yōu)化問題的求解203
8.4.4 一種系統(tǒng)性方法206
8.4.5 案例研究207
知識鏈接最小方差控制209
8.4.6 小結210
第9章 討論與總結211
中英文對照表213
參考文獻215