模型預(yù)測控制工程應(yīng)用導(dǎo)論

第1章 模型預(yù)測控制概述1
1.1 先進(jìn)過程控制1
1.2 模型預(yù)測控制的基本原理2
1.2.1 預(yù)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(yù)測控制的應(yīng)用場合5
1.4 模型預(yù)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(shù)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(xué)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(jī)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(jié)21
2.2 工業(yè)過程的測試21
2.2.1 工業(yè)過程的預(yù)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(yù)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(yīng)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(jié)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(jī)理模型的建立47
2.5 本章 總結(jié)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(jié)60
第4章 工業(yè)過程實(shí)時優(yōu)化技術(shù)62
4.1 引言62
4.2 過程優(yōu)化基礎(chǔ)63
4.2.1 過程優(yōu)化的應(yīng)用領(lǐng)域63
4.2.2 過程優(yōu)化問題的數(shù)學(xué)模型64
4.3 化工過程實(shí)時優(yōu)化技術(shù)65
4.3.1 化工過程實(shí)時優(yōu)化技術(shù)特點(diǎn)與現(xiàn)狀66
4.3.2 化工過程實(shí)時優(yōu)化的關(guān)鍵技術(shù)70
4.3.3 化工過程實(shí)時優(yōu)化的工程化73
4.4 本章 總結(jié)75
第5章 穩(wěn)態(tài)目標(biāo)計算方法76
5.1 引言76
5.2 穩(wěn)態(tài)目標(biāo)計算問題描述77
5.2.1 線性過程的穩(wěn)態(tài)數(shù)學(xué)模型77
5.2.2 穩(wěn)態(tài)目標(biāo)計算的自優(yōu)化方法82
5.2.3 穩(wěn)態(tài)目標(biāo)計算的目標(biāo)跟蹤方法90
5.2.4 穩(wěn)態(tài)目標(biāo)計算的推廣92
5.3 穩(wěn)態(tài)目標(biāo)計算的可行性判定與軟約束調(diào)整92
5.3.1 可行性判定與軟約束調(diào)整的加權(quán)方法93
5.3.2 可行性判定與軟約束調(diào)整的優(yōu)先級方法99
5.3.3 軟約束調(diào)整與優(yōu)化目標(biāo)的協(xié)調(diào)108
5.4 一種基于狀態(tài)空間模型的穩(wěn)態(tài)目標(biāo)計算方法109
5.5 本章 總結(jié)110
知識鏈接1.數(shù)學(xué)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(yù)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(biāo)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(yù)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(yù)測控制算法133
6.4 無靜差線性模型預(yù)測控制的擾動建模方法140
6.4.1 模型預(yù)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(biāo)跟蹤148
6.4.6 無靜差控制149
6.4.7 仿真150
6.4.8 小結(jié)154
6.5 非線性模型預(yù)測控制算法156
6.6 模型預(yù)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(yù)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(yù)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(yù)測控制算法164
6.6.7 預(yù)測控制穩(wěn)定性研究的常用方法165
6.7 總結(jié)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(yù)測控制工程化的更多細(xì)節(jié)170
7.1 模型預(yù)測控制工程化的一些實(shí)用方法170
7.1.1 模型預(yù)測170
7.1.2 非線性變換處理方法172
7.2 模型預(yù)測控制的項目實(shí)施流程177
7.2.1 效益分析與初步設(shè)計177
7.2.2 預(yù)測試178
7.2.3 動態(tài)響應(yīng)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(yùn)與培訓(xùn)179
7.2.6 控制器維護(hù)180
第8章 模型預(yù)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(zhǔn)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(yù)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(shè)計中的預(yù)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(yù)測控制系統(tǒng)的性能評估192
8.3.6 小結(jié)196
8.4 模型預(yù)測控制關(guān)于變化性和約束調(diào)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(jié)210
第9章 討論與總結(jié)211
中英文對照表213
參考文獻(xiàn)215