### 非线性预测控制理论与实践
#### 一、引言
非线性预测控制（Nonlinear Model Predictive Control, NMPC）是一种高级控制策略，它利用系统的动态模型来预测未来的系统行为，并据此计算出最优控制序列。相较于传统的线性控制系统，NMPC能够更好地处理复杂的非线性系统，并有效地应对约束条件。本书《非线性预测控制理论与实践》全面地介绍了NMPC的基础理论、应用案例以及未来发展方向。
#### 二、理论基础
1. **NMPC的概念与原理**：NMPC的核心在于利用一个预测模型来估计系统的未来行为，通过优化算法找到满足预定目标和约束的最佳控制序列。这一过程通常涉及求解一个多阶段的优化问题。
2. **模型建立**：建立准确可靠的非线性模型是NMPC成功的关键。这部分涵盖了不同类型的模型，包括基于机理的模型、数据驱动的模型等。
3. **优化方法**：NMPC中的优化问题通常是非线性的且具有约束条件，因此需要采用适合此类问题的优化算法。书中详细讨论了各种优化技术及其适用场景。
#### 三、工业实施
1. **模型的应用**：在实际工业环境中，如何选择合适的模型至关重要。本节探讨了多种模型的优缺点及应用场景。
2. **输出反馈**：考虑到传感器测量误差等问题，NMPC系统通常需要包含输出反馈机制来提高控制性能。这部分讨论了不同反馈策略的设计与实现。
3. **稳态优化与动态优化**：NMPC不仅可以实现系统的动态控制，还能进行稳态优化，以达到更高的能效或产量。该章节分别阐述了这两类优化的方法和技巧。
4. **约束处理**：工业过程往往受到物理限制和技术约束，如何合理设置这些约束并将其融入控制策略中是NMPC设计的重要环节之一。
5. **输出轨迹与输入参数化**：为了获得更精确的控制效果，本书还介绍了如何设计合理的输出轨迹规划方法和输入信号参数化技术。
#### 四、解决方案方法
- **数值优化算法**：介绍了一些常见的数值优化算法，如梯度下降法、内点法等，并分析了它们在NMPC中的应用特点。
- **实时计算问题**：鉴于NMPC需要快速计算的特点，本部分还探讨了如何提高计算效率，确保控制方案能够在实际生产环境中有效执行。
#### 五、应用案例
- **PFC: 批式反应器**：介绍了NMPC在批式反应器中的应用，包括模型建立、控制策略设计等内容。
- **Aspen Target: 粉煤锅炉**：展示了NMPC应用于粉煤锅炉的具体案例，重点讲解了模型的构建与验证方法。
- **MVC: 氨工厂**：通过氨工厂的实际应用案例，说明了NMPC在大型复杂工业系统中的优势。
- **NOVA-NLC: 聚合过程**：探讨了NMPC在聚合过程中如何提升产品质量和生产效率。
- **Process Perfecter: 聚丙烯过程**：分析了NMPC在聚丙烯生产工艺中的作用及其带来的经济效益。
#### 六、未来发展需求
- **模型开发**：随着工业自动化水平的不断提高，对更精确、更复杂的模型的需求也在增加。
- **输出反馈改进**：进一步研究如何提高输出反馈的精度和稳定性，以适应更多复杂环境下的应用需求。
- **优化方法创新**：探索新的优化算法和技术，以解决更大规模、更复杂的问题。
- **用户界面设计**：简化操作流程，降低使用门槛，使得更多的工程师和科学家能够轻松上手。
- **NMPC的技术论证**：评估NMPC与其他控制策略相比的优势，为推广其应用提供理论支持。
- **其他议题**：还包括了一些当前研究热点，如多变量系统的控制、不确定性的处理等。
#### 七、结论
本书不仅为读者提供了非线性预测控制领域的基础知识，还深入剖析了该领域的发展趋势及面临的挑战。对于希望深入了解NMPC理论与应用的研究人员、工程师及学生来说，《非线性预测控制理论与实践》是一本不可或缺的参考书。
