Nonlinear predictive control

### 非线性预测控制（Nonlinear Predictive Control, NPC） #### 一、概述 非线性预测控制（Nonlinear Predictive Control, NPC）是一种先进的控制策略，它结合了模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）的思想与非线性系统的特性。这种控制方法在处理复杂的工业过程控制问题时具有显著的优势，尤其是在面对高度非线性和多变量系统时。本书由Basil Kouvaritakis编写，旨在为读者提供一个全面深入理解非线性预测控制理论及其应用的基础。 #### 二、理论基础 1. **非线性模型预测控制的应用综述**： - **介绍**：作者们介绍了非线性预测控制的基本概念和发展历史，强调了其在现代工业控制系统中的重要性。 - **非线性预测控制的理论基础**：这部分详细阐述了非线性预测控制的基本原理和技术框架，包括状态空间表示、预测模型构建等。 - **工业实施中的非线性预测控制**：讨论了非线性预测控制在实际工业环境中的实现细节，包括模型选择、输出反馈设计、稳态优化以及动态优化等方面。 2. **模型**：重点讲解了用于非线性预测控制的各种数学模型，这些模型能够精确地描述非线性系统的动态行为。包括基于物理原理的模型、经验模型以及混合模型等。 3. **输出反馈**：讨论了如何通过输出反馈机制来提高非线性预测控制器的性能，特别是对于那些无法直接测量所有状态变量的情况。 4. **稳态优化与动态优化**：介绍了两种优化技术，其中稳态优化主要关注系统的长期稳定性和经济性，而动态优化则侧重于短期内的性能指标优化。 5. **约束条件的表示形式**：探讨了在非线性预测控制中如何有效地处理各种约束条件，如操作限值、安全边界等。 6. **输出轨迹规划**：分析了如何通过规划合理的输出轨迹来改善系统的整体性能。 7. **输出地平线和输入参数化**：解释了输出地平线的概念及其对系统性能的影响，并讨论了不同的输入参数化方法。 8. **解决方案的方法**：提供了多种解决非线性预测控制问题的有效算法，如基于梯度的方法、内点法等。 9. **非线性预测控制的应用案例**：通过一系列具体的应用实例来展示非线性预测控制的实际效果，包括PFC（预测反馈控制）、Aspen Target、MVC（多变量控制）等在不同工业场景下的应用。 #### 三、未来需求与技术发展 1. **模型开发**：强调了未来非线性预测控制技术发展中对于更精确、更高效模型的需求。 2. **输出反馈技术**：探讨了如何进一步改进输出反馈技术以适应更复杂的应用场景。 3. **优化方法**：提出了需要研究和发展新的优化算法来解决非线性预测控制中存在的计算难题。 4. **用户界面**：强调了友好用户界面的重要性，以便工程师和技术人员更容易地理解和使用非线性预测控制系统。 5. **非线性预测控制的合理性证明**：讨论了如何评估非线性预测控制相对于其他控制策略的优势和局限性。 6. **其他问题**：列举了一些在非线性预测控制领域内尚待解决的问题，如鲁棒性、实时性能等。 #### 四、结论与展望 本书不仅提供了非线性预测控制领域的最新研究成果和发展趋势，还通过对具体案例的深入分析，帮助读者更好地理解和掌握非线性预测控制的核心技术和应用方法。随着工业自动化水平的不断提高，非线性预测控制将在未来的工业生产中发挥越来越重要的作用。 #### 五、参考文献与笔记 - **参考文献**：列出了编写本书过程中所引用的重要文献资料，便于读者进一步深入学习。 - **笔记**：提供了作者关于非线性预测控制的一些个人见解和思考，有助于读者更全面地理解该领域的发展现状和未来方向。