预测控制电子书（适合搞预测控制的科研人员参考何阅读）

预测控制是一种先进的控制策略，广泛应用于自动化、电力系统、化工过程、航空航天以及机械工程等多个领域。它是基于模型的控制方法，其核心理念是利用未来一段时间内的预测信息来制定当前的控制决策，从而优化系统的性能指标。 预测控制主要包括以下几个关键概念： 1. **数学模型**：预测控制的基础是建立系统的动态数学模型，这可以是状态空间模型、传递函数或者差分方程等。模型的精度和复杂度直接影响到预测控制的效果。 2. **预测模型**：预测模型用于计算未来系统的状态，它通常基于微分方程或离散时间模型。通过模型，控制器能够预见未来系统行为，为决策提供依据。 3. **优化算法**：预测控制的关键步骤是在线优化。控制器根据预测模型生成一系列未来控制输入，并计算与之对应的状态轨迹，然后选择使某个性能指标（如最小化能量消耗、最大化生产率等）最优的控制序列。 4. **有限期预测**：由于实际系统中对未来信息的预测能力有限，预测控制通常只考虑有限时间步长的未来预测。这个时间步长称为预测窗口，超出这个范围的未来状态不再考虑。 5. **滚动优化**：预测控制并不一次性规划整个过程的控制序列，而是每次只优化未来有限时间段的控制输入。当新的测量数据可用时，会更新预测并重新优化，这个过程称为滚动优化。 6. **稳定性与收敛性**：预测控制的稳定性分析是设计过程中的重要环节。通过适当的约束处理和稳定条件，可以确保系统在操作过程中保持稳定。 7. **实时实施**：预测控制算法需要在实时环境中运行，因此必须考虑计算效率和实时性。对于复杂的优化问题，可能需要采用快速优化算法或者简化模型来实现。 8. **应用实例**：预测控制在许多领域都有广泛应用，例如在电力系统中的负荷调度、化学反应器的控制、空调系统的节能控制、机器人路径规划以及电力电子设备的控制等。 9. **变结构预测控制**：结合变结构控制思想，可以提高预测控制对系统不确定性或扰动的鲁棒性，降低对模型精确性的依赖。 10. **多目标预测控制**：在某些场景下，系统可能存在多个相互冲突的性能指标，多目标预测控制可以同时优化这些目标，找到一个折衷的控制策略。 11. **在线学习预测控制**：考虑到模型的不确定性或时间变化，一些预测控制策略引入在线学习机制，通过实时更新模型参数来提高控制性能。 预测控制是一门涉及模型预测、优化算法、实时控制等多个领域的综合性技术，对于科研人员来说，理解和掌握预测控制的原理和应用是提升控制系统性能的重要途径。这本书将为从事预测控制研究的科研人员提供宝贵的理论指导和实践案例。