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第1章 绪论1

1.1 自动控制理0论发展与先进控制技术1

1.1.1 自动控制理论发展简述1

1.1.2 基于模型的先进控制2

1.1.3 基于知识规则和学习推理的先进控制7

1.2 预测控制发展与早期研究13

1.2.1 预测控制技术的进展13

1.2.2 预测控制的早期研究14

1.3 现代预测控制及研究动向15

1.3.1 先进预测控制技术及研究动向16

1.3.2 智能预测控制策略及研究动向17

1.3.3 多种新型预测控制的研究动向18

1.4.2 非线性预测控制的主要方法21

1.4.1 非线性预测控制的发展与应用21

1.4 非线性预测控制概述21

1.4.3 非线性预测控制存在的问题22

参考文献22

第2章 模型预测控制基础理论29

2.1 预测控制数学基础29

2.1.1 预测模型的数学描述30

2.1.2 丢番图(Diophantine)方程及其求解32

2.1.3 滚动优化和二次型指标34

2.2 几种典型预测控制的基本原理35

2.2.1 动态矩阵控制(DMC)35

2.2.2 模型算法控制(MAC)40

2.2.3 广义预测控制(GPC)44

2.3.1 基于CARMAX模型的有约束广义预测控制51

2.3 线性有约束系统预测控制51

2.3.2 有约束模型算法控制57

2.4 线性多变量系统预测控制59

2.4.1 线性多变量系统动态矩阵控制(MDMC)60

2.4.2 线性多变量系统广义预测控制(MGPC)62

2.4.3 线性多变量系统有约束预测控制64

参考文献71

第3章 复杂系统模糊预测控制72

3.1 模糊预测控制的数学基础72

3.1.1 模糊集合与模糊数学知识72

3.1.2 模糊控制基础理论77

3.2 模糊模型预测控制82

3.2.1 基于模糊辨识模型的预测控制83

3.2.2 基于局域线性化模糊模型的预测控制87

3.3 多变量系统的模糊预测控制91

3.3.1 基于模糊模型的多变量预测控制92

3.3.2 复杂多变量系统的模糊广义预测控制98

参考文献103

第4章 基于人工神经网络的智能预测控制105

4.1 神经网络的基本理论105

4.1.1 神经网络的基础知识105

4.1.2 几种常用神经网络模型的学习算法110

4.1.3 人工神经网络模型辨识122

4.1.4 径向基函数神经网络126

4.2 神经网络预测控制130

4.2.1 神经网络模型预测控制130

4.2.2 多BP网络非线性并行预测控制133

4.2.3 神经网络非线性广义预测控制134

4.3 基于径向基函数神经网络的预测控制137

4.3.1 RBF网络预测控制建模138

4.3.2 RBF网络动态矩阵预测控制140

4.3.3 基于预测偏差的RBF网络预测控制143

附录4-1：定理4-1的证明146

参考文献147

第5章 非线性预测控制149

5.1 非线性预测控制模型149

5.1.1 Volterra级数149

5.1.2 NARMAX模型150

5.1.5 I／O扩展线性化模型151

5.1.4 Hammerstein模型151

5.1.3 二维ARMAX模型和二维NARMAX模型151

5.1.6 非线性系统的多模型方法153

5.1.7 其他模型方法154

5.2 非线性预测控制154

5.2.1 基于Hammerstein的非线性预测控制154

5.2.2 基于非线性线性化的预测控制159

5.2.3 具有典型非线性特性的预测控制164

5.2.4 基于一种集成模型的多变量非线性预测控制166

附录5-1：定理5-2的证明170

参考文献171

第6章 新型预测控制174

6.1 预测函数控制174

6.1.1 预测函数控制的基本原理174

6.1.2 典型环节的PFC算法177

6.1.3 预测函数控制的内模结构183

6.2 多速率采样预测控制184

6.2.1 多速率采样系统建模186

6.2.2 多速率采样预测控制算法189

6.2.3 多速率广义预测控制194

6.3 多模型切换预测控制198

6.3.1 线性定常系统的多模型切换预测控制198

6.3.2 复杂系统的多模型切换预测控制201

参考文献207

第7章 智能预测控制的应用研究208

7.1 几种典型预测控制的应用研究208

7.1.1 喷雾干燥塔的动态矩阵控制208

7.1.2 机器人预测控制212

7.1.3 加热炉炉温预测控制218

7.1.4 常压塔有约束预测控制221

7.2 智能预测控制的应用研究224

7.2.1 模糊预测控制应用研究224

7.2.2 神经网络预测控制应用研究226

7.2.3 基于神经网络的模糊预测控制应用研究230

7.3 新型预测控制的应用研究234

7.3.1 预测函数控制应用研究234

7.3.2 多速率采样预测控制仿真研究236

7.3.3 多模型预测控制应用研究241

7.3.4 具有连续—离散输入的混杂系统预测控制和应用248

7.4 基于Hammerstein模型的非线性预测控制仿真251

参考文献254