具体描述
本书主要内容有：模型预测控制基础理论、复杂系统模糊预测控制、基于人工神经网络的智能预测控制、非线性预测控制，新型预测控制及智能预测控制的应用研究等。
第1章 绪 论
1. 1 自动控制理论发展与先进控制技术
1. 1. 1 自动控制理论发展简述
1. 1. 2 基于模型的先进控制
1. 1. 3 基于知识规则和学习推理的先进控制
1. 2 预测控制发展与早期研究
1. 2. 1 预测控制技术的进展
1. 2. 2 预测控制的早期研究
1. 3 现代预测控制及研究动向
1. 3. 1 先进预测控制技术及研究动向
1. 3, 2 智能预测控制策略及研究动向
1. 3. 3 多种新型预测控制的研究动向
1. 4 非线性预测控制概述
1. 4. 1 非线性预测控制的发展与应用
1. 4. 2 非线性预测控制的主要方法
1. 4. 3 非线性预测控制存在的问题
参考文献
第2章 模型预测控制基础理论
2. 1 预测控制数学基础
2. 1. 1 预测模型的数学描述
2. 1. 2 丢番图(Diophantine)方程及其求解
2. 1. 3 滚动优化和二次型指标
2. 2 几种典型预测控制的基本原理
2. 2. 1 动态矩阵控制(DMC)
2. 2. 2 模型算法控制(MAC)
2. 2. 3 广义预测控制(GPC)
2. 3 线性有约束系统预测控制
2. 3. 1 基于CARMAX模型的有约束广义预测控制
2. 3. 2 有约束模型算法控制
2. 4 线性多变量系统预测控制
2. 4. 1 线性多变量系统动态矩阵控制(MDMC)
2. 4. 2 线性多变量系统广义预测控制(MGPC)
2. 4. 3 线性多变量系统有约束预测控制
参考文献
第3章 复杂系统模糊预测控制
3. 1 模糊预测控制的数学基础
3. 1. 1 模糊集合与模糊数学知识
3. 1. 2 模糊控制基础理论
3. 2 模糊模型预测控制
3, 2. 1 基于模糊辨识模型的预测控制
3. 2. 2 基于局战线性化模糊模型的预测控制
3. 3 多变量系统的模糊预测控制
3. 3. 1 基于模糊模型的多变量预测控制
3. 3. 2 复杂多变量系统的模糊广义预测控制
参考文献
第4章 基于人工神经网络的智能预测控制
4. 1 神经网络的基本理论
4. 1. 1 神经网络的基础知识
4. 1. 2 几种常用神经网络模型的学习算法
4. 1. 3 人工神经网络模型辨识
4. 1. 4 径向基函数神经网络
4. 2 神经网络预测控制
4. 2. 1 神经网络模型预测控制
4. 2. 2 多BP网络非线性并行预测控制
4. 2. 3 神经网络非线性广义预测控制
4. 3 基于径向基函数神经网络的预测控制
4. 3. 1 RBF网络预测控制建模
4. 3. 2 RBF网络动态矩阵预测控制
4. 3. 3 基于预测偏差的RBF网络预测控制
附录4-1：定理4-1的证明
参考文献
第5章 非线性预测控制
5. 1 非线性预测控制模型
5. 1. 1 Volterra级数
5, 1. 2 NARMAX模型
5. 1. 3 二维ARMAX模型和二维NARMAX模型
5. 1. 4 Hammerstein模型
5. 1. 5 I／O扩展线性化模型
5. 1. 6 非线性系统的多模型方法
5. 1. 7 其他模型方法
5. 2 非线性预测控制
5. 2. 1 基于Hammerstein的非线性预测控制
5. 2, 2 基于非线性线性化的预测控制
5. 2. 3 具有典型非线性特性的预测控制
5. 2. 4 基于一种集成模型的多变量非线性预测控制
附录5-1：定理5-2的证明
参考文献
第6章 新型预测控制
6. 1 预测函数控制
6. 1. 1 预测函数控制的基本原理
6. 1. 2 典型环节的PFC算法
6. 1. 3 预测函数控制的内模结构
6. 2 多速率采样预测控制
6. 2. 1 多速率采样系统建模
6. 2. 2 多速率采样预测控制算法
6. 2. 3 多速率广义预测控制
6. 3 多模型切换预测控制
6. 3. 1 线性定常系统的多模型切换预测控制
6. 3. 2 复杂系统的多模型切换预测控制
参考文献
第7章 智能预测控制的应用研究
7. 1 几种典型预测控制的应用研究
7. 1. 1 喷雾干燥塔的动态矩阵控制
7. 1. 2 机器人预测控制
7. 1. 3 加热炉炉温预测控制
7. 1. 4 常压塔有约束预测控制
7. 2 智能预测控制的应用研究
7. 2. 1 模糊预测控制应用研究
7. 2. 2 神经网络预测控制应用研究
7. 2. 3 基于神经网络的模糊预测控制应用研究
7. 3 新型预测控制的应用研究
7. 3. 1 预测函数控制应用研究
7. 3. 2 多速率采样预测控制仿真研究
7. 3. 3 多模型预测控制应用研究
7. 3. 4 具有连续--离散输入的混杂系统预测控制和应用
7. 4 基于Hammerstein模型的非线性预测控制仿真
参考文献
作者简介
目录信息
论
1. 1 自动控制理论发展与先进控制技术
1. 1. 1 自动控制理论发展简述
1. 1. 2 基于模型的先进控制
1. 1. 3 基于知识规则和学习推理的先进控制
1. 2
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读后感
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用户评价
这是一本非常具有启发性的著作，作者以其广阔的视野和深刻的洞察力，将智能预测控制的理论与实践完美地结合起来。本书并非仅仅停留在理论层面的探讨，而是着重于如何将先进的智能算法应用于预测控制的各个环节，从而实现更高效、更可靠的控制。在模型预测控制（MPC）的优化问题求解方面，作者详细介绍了如何利用基于梯度的方法、启发式算法以及现代优化理论（如凸优化）来处理复杂的成本函数和约束条件。书中对高维、多目标优化问题的处理策略尤为精彩，为解决复杂系统控制难题提供了新的思路。此外，本书还专门探讨了强化学习（RL）与MPC的结合，介绍了如何利用RL来学习最优的控制策略，以及如何将RL的优势与MPC的预测能力相结合，以应对动态变化和未建模动态。这种跨学科的融合，极大地拓展了预测控制的应用范围。在安全性和可解释性方面，本书也进行了深入的讨论，提出了多种保证控制系统安全运行和提高模型可解释性的方法，这对于确保智能控制系统在关键领域的应用至关重要。本书的案例研究部分，选取了包括航空航天、机器人、自动化生产线等多个典型应用场景，并对其在这些场景中的具体实施细节、性能评估以及潜在的改进方向进行了详尽的阐述，为读者提供了宝贵的实践经验。
评分这本书为读者提供了一个关于智能预测控制的全面视角，它不仅涵盖了该领域的核心理论，也深入探讨了其实际应用。作者从预测控制的基本原理出发，逐步引入了人工智能技术，以提升控制系统的性能。在模型构建部分，作者详细介绍了如何利用数据驱动的方法，特别是各种机器学习算法，来构建高精度的系统模型。他解释了如何使用监督学习技术，如神经网络，来学习输入-输出关系，并进行精确的状态预测。这对于处理那些建模困难的复杂系统具有重要的意义。在控制策略方面，作者也深入探讨了如何将智能算法应用于预测控制的优化环节，以提高控制的效率和鲁棒性。他介绍了如何利用强化学习来学习最优的控制策略，以及如何将强化学习的优势与预测控制的框架相结合，以应对动态变化和未建模动态。本书的亮点之一在于其对鲁棒性和适应性控制的深入研究。作者详细介绍了如何设计能够抵抗模型不确定性和外部扰动的控制器，以及如何让控制器能够根据系统性能的变化进行自适应调整。在应用章节，作者精选了多个具有现实意义的案例，如工业过程优化、智能交通系统、以及高性能运动控制等，并对这些案例中的控制目标、系统建模、控制器设计以及仿真和实验结果进行了详尽的介绍，让读者能够充分认识到智能预测控制在各个领域中的巨大潜力。
评分这部著作是一次对智能预测控制技术深入而全面的探索。作者以其严谨的学术态度和丰富的实践经验，为读者构建了一个完整而清晰的学习框架。在基础理论部分，作者首先回顾了经典的预测控制方法，为读者打下了坚实的理论基础。随后，本书详细阐述了如何将现代人工智能技术，尤其是机器学习和深度学习，融入预测控制的框架中，以应对日益复杂的控制需求。在模型构建方面，作者介绍了如何利用大量的历史数据来训练神经网络模型，从而实现对复杂非线性系统的精确预测。这对于那些难以用数学模型精确描述的系统，如生物系统、金融市场等，尤为重要。在优化算法方面，作者也对各种智能优化方法进行了详尽的介绍，并探讨了它们在MPC中的应用，例如如何利用这些算法来克服传统优化方法在处理非凸、大规模问题时的局限性。本书的另一大特色在于其对鲁棒性和适应性控制的深入研究，作者详细介绍了如何设计能够抵抗模型不确定性和外部扰动的控制器，以及如何让控制器能够根据系统性能的变化进行自适应调整。在应用章节，本书选取了多个前沿且具有代表性的领域，如智能电网中的可再生能源并网控制、自动驾驶车辆的轨迹跟踪和避障控制、以及医疗健康领域的智能手术机器人控制等，并对其中的技术细节和挑战进行了深入的分析，为读者提供了丰富的实践指导。
评分一本严谨而前沿的著作，作者深入浅出地剖析了智能预测控制这一复杂而迷人的领域。从基础理论的构建，到各种先进算法的演进，再到实际应用场景的拓展，本书都展现了作者深厚的学术功底和独到的见解。尤其是在介绍模型预测控制（MPC）的原理时，作者不仅清晰地阐述了其核心思想，还详细讲解了如何构建精确的系统模型，以及如何设计有效的滚动优化策略。书中对不确定性处理的讨论尤为精彩，作者系统地介绍了鲁棒MPC、随机MPC等方法，并结合具体的案例说明了这些方法如何在实际工程中克服模型误差和外部扰动的影响，确保系统的稳定性和性能。此外，本书在智能算法与MPC的融合方面也颇有建树，例如将神经网络、模糊逻辑、强化学习等技术应用于模型构建、预测和优化环节，极大地提升了控制系统的自适应性和鲁棒性，使其能够应对更复杂的非线性、时变系统。在应用方面，本书选取了多个具有代表性的工程领域，如工业过程控制、机器人、新能源汽车、智能电网等，详细阐述了智能预测控制在该领域的具体实现方法和取得的成效，让读者能够直观地感受到该技术强大的生命力。阅读本书的过程，如同经历了一次思维的洗礼，让我对控制理论有了更深刻的理解，也激发了我对未来智能控制技术研究的浓厚兴趣。
评分这本著作是一次对智能预测控制技术深入而全面的探索。作者以其广阔的视野和深刻的洞察力，将智能预测控制的理论与实践完美地结合起来。在模型预测控制（MPC）的优化问题求解方面，作者详细介绍了如何利用基于梯度的方法、启发式算法以及现代优化理论（如凸优化）来处理复杂的成本函数和约束条件。书中对高维、多目标优化问题的处理策略尤为精彩，为解决复杂系统控制难题提供了新的思路。此外，本书还专门探讨了强化学习（RL）与MPC的结合，介绍了如何利用RL来学习最优的控制策略，以及如何将RL的优势与MPC的预测能力相结合，以应对动态变化和未建模动态。这种跨学科的融合，极大地拓展了预测控制的应用范围。在安全性和可解释性方面，本书也进行了深入的讨论，提出了多种保证控制系统安全运行和提高模型可解释性的方法，这对于确保智能控制系统在关键领域的应用至关重要。本书的案例研究部分，选取了包括航空航天、机器人、自动化生产线等多个典型应用场景，并对其在这些场景中的具体实施细节、性能评估以及潜在的改进方向进行了详尽的阐述，为读者提供了宝贵的实践经验。
评分这部作品为智能预测控制领域的研究者和工程师提供了一个全面而深入的视角。作者不仅关注理论的革新，更注重实际应用的可行性和有效性。本书在系统建模部分，对多种建模技术进行了详尽的介绍，包括基于物理的模型、数据驱动的模型以及混合模型。特别是在数据驱动模型方面，作者详细阐述了如何利用大量的历史数据来构建高精度的预测模型，并讨论了模型辨识的各种常用方法，如最小二乘法、最大似然估计等。更值得称道的是，本书将近年来迅速发展的机器学习技术，特别是监督学习和无监督学习，巧妙地融入到预测控制的框架中。例如，作者介绍了如何利用支持向量机（SVM）或集成学习方法来提高预测精度，以及如何使用聚类算法来识别不同的工作模式，从而实现更精细化的控制。书中对鲁棒性和适应性控制的探讨也十分深入，作者详细介绍了如何设计能够抵抗模型不确定性和外部扰动的控制器，以及如何让控制器能够根据系统性能的变化进行自适应调整。在应用章节，本书选取了多个前沿且具有代表性的领域，如智能电网中的可再生能源并网控制、自动驾驶车辆的轨迹跟踪和避障控制、以及医疗健康领域的智能手术机器人控制等，并对其中的技术细节和挑战进行了深入的分析，为读者提供了丰富的实践指导。
评分这本书为理解和应用智能预测控制提供了一个结构清晰、内容全面的指南。作者在介绍模型预测控制（MPC）时，不仅回顾了其经典算法，更深入地探讨了如何结合最新的AI技术来增强其性能。例如，在预测模型方面，作者详细介绍了如何利用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）来处理图像或传感器数据，从而构建更丰富的状态表征，并进行高精度的状态预测。这种多模态信息的融合，对于理解复杂系统的动态行为至关重要。在控制策略方面，作者也展示了如何利用在线学习和自适应算法来调整控制参数，以应对系统参数的变化和外部环境的扰动。本书的亮点之一在于其对非线性系统控制的深入探讨，作者详细介绍了模型预测控制在处理非线性、时变系统中的挑战，并提供了多种先进的解决方案，如线性化MPC、扩展MPC等。此外，书中还重点介绍了如何将强化学习（RL）与MPC相结合，以实现更具鲁棒性和自适应性的控制策略。在应用部分，作者精选了多个具有现实意义的案例，如工业过程优化、智能交通系统、以及高性能运动控制等，并对这些案例中的控制目标、系统建模、控制器设计以及仿真和实验结果进行了详尽的介绍，让读者能够充分认识到智能预测控制在各个领域中的巨大潜力。
评分这是一部内容严谨、思想前沿的学术著作，作者以其深厚的功底和独到的见解，为读者揭示了智能预测控制的奥秘。本书在理论基础的阐述上，不仅回顾了经典的预测控制算法，更深入地探讨了如何将现代人工智能技术，尤其是深度学习和强化学习，融入到预测控制的框架中，以应对日益复杂的控制需求。在模型构建方面，作者详细介绍了如何利用神经网络等深度学习模型来捕捉复杂系统的动态特性，并进行高精度的未来状态预测。这种方法对于处理那些难以用解析模型描述的非线性、时变系统，具有极其重要的意义。在控制策略方面，作者也探讨了如何利用强化学习来学习最优的控制策略，并将其与预测控制的预测和优化能力相结合，以实现更具鲁棒性和自适应性的控制。本书的另一大亮点在于其对安全性和可解释性方面的讨论。作者提出了多种保证控制系统安全运行和提高模型可解释性的方法，这对于确保智能控制系统在关键领域的应用至关重要。在应用章节，本书选取了几个前沿且具有代表性的领域，如智能电网中的可再生能源并网控制、自动驾驶车辆的轨迹跟踪和避障控制、以及医疗健康领域的智能手术机器人控制等，并对其中的技术细节和挑战进行了深入的分析，为读者提供了丰富的实践指导。
评分这部作品为智能预测控制领域的研究者和工程师提供了一个全面而深入的视角。作者不仅关注理论的革新，更注重实际应用的可行性和有效性。本书在系统建模部分，对多种建模技术进行了详尽的介绍，包括基于物理的模型、数据驱动的模型以及混合模型。特别是在数据驱动模型方面，作者详细阐述了如何利用大量的历史数据来构建高精度的预测模型，并讨论了模型辨识的各种常用方法，如最小二乘法、最大似然估计等。更值得称道的是，本书将近年来迅速发展的机器学习技术，特别是监督学习和无监督学习，巧妙地融入到预测控制的框架中。例如，作者介绍了如何利用支持向量机（SVM）或集成学习方法来提高预测精度，以及如何使用聚类算法来识别不同的工作模式，从而实现更精细化的控制。书中对鲁棒性和适应性控制的探讨也十分深入，作者详细介绍了如何设计能够抵抗模型不确定性和外部扰动的控制器，以及如何让控制器能够根据系统性能的变化进行自适应调整。在应用章节，本书选取了几个前沿且具有代表性的领域，如智能电网中的可再生能源并网控制、自动驾驶车辆的轨迹跟踪和避障控制、以及医疗健康领域的智能手术机器人控制等，并对其中的技术细节和挑战进行了深入的分析，为读者提供了丰富的实践指导。
评分这是一部内容翔实、逻辑清晰的学术专著，对于想要深入了解智能预测控制的读者来说，无疑是一份宝贵的财富。作者从最基础的数学工具出发，循序渐进地引导读者进入智能预测控制的殿堂。开篇对经典预测控制理论的梳理，为理解后续的智能算法奠定了坚实的基础。随后，本书详细探讨了如何将机器学习技术，尤其是深度学习，融入预测控制框架。例如，在模型构建部分，作者介绍了如何利用循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等强大的时序模型来捕捉复杂系统的动态特性，并有效地进行未来状态的预测。这对于处理那些难以用解析模型描述的非线性系统，如生物系统、金融市场等，具有极其重要的意义。在优化算法方面，书中也对各种智能优化方法，如遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）等在MPC中的应用进行了深入分析，探讨了它们如何能够克服传统优化方法在处理大规模、非凸问题时的局限性，找到更优的控制序列。本书的另一大亮点在于其对具体应用案例的深入剖析。无论是航空航天领域的飞行器姿态控制，还是化工领域的复杂反应器优化，亦或是交通系统的流量调度，作者都提供了详细的设计思路、仿真结果和实验验证，让读者能够清晰地看到智能预测控制在解决实际工程问题中的强大威力。本书的数学推导严谨，论证充分，语言也相对易懂，对于有一定数学和控制基础的工程师和研究人员来说，是不可多得的参考资料。
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