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第1章 绪论1

1.1为什么出现预测控制1

1.2预测控制的基本原理3

1.3预测控制的基本特点6

1.3.1基于模型的预测6

1.3.2滚动优化7

1.3.3前馈-反馈控制结构7

1.4本书概貌9

第2章 基于状态空间模型的预测控制13

2.1状态空间模型13

2.2预测方程14

2.3无约束预测控制17

2.3.1开环优化问题的数学描述17

2.3.2 开环优化问题的求解19

2.3.3预测控制闭环解21

2.4无约束预测控制的闭环系统分析22

2.4.1稳定性分析22

2.4.2性能分析23

2.5基于估计的无约束预测控制25

2.5.1状态估计25

2.5.2预测控制及其闭环解25

2.5.3闭环系统分析27

第3章 基于阶跃响应的无约束预测控制31

3.1 SISO阶跃响应模型的状态空间描述31

3.1.1稳定SISO系统的阶跃响应模型31

3.1.2与卷积单位阶跃响应模型的一致性37

3.1.3 SISO积分系统的阶跃响应模型41

3.2 SISO系统的动态矩阵控制（DMC）44

3.2.1被控系统描述44

3.2.2状态估计45

3.2.3预测方程47

3.2.4 DMC算法及其控制律49

3.2.5 闭环系统分析51

3.3 SISO时滞系统的动态矩阵控制57

3.3.1 SISO时滞系统的DMC算法57

3.3.2闭环系统分析62

3.4 MIMO系统的动态矩阵控制70

3.4.1阶跃响应模型的状态空间描述70

3.4.2状态估计74

3.4.3预测方程75

3.4.4 MIMO-DMC算法及其控制律78

3.4.5闭环系统分析80

3.5三容液位实验系统的预测控制84

第4章 基于脉冲响应的无约束预测控制88

4.1 SISO脉冲响应模型的状态空间描述88

4.1.1稳定系统的脉冲响应模型88

4.1.2积分系统的脉冲响应模型95

4.2 SISO系统模型算法控制（MAC）98

4.2.1被控系统描述98

4.2.2状态估计99

4.2.3预测方程101

4.2.4 MAC算法及其控制律104

4.2.5闭环系统分析106

4.3改进的SISO系统模型算法控制111

4.3.1被控系统描述111

4.3.2状态估计111

4.3.3预测方程113

4.3.4改进MAC算法及其控制律116

4.3.5闭环系统分析119

4.4 MIMO系统的模型算法控制123

4.4.1脉冲响应模型的状态空间描述123

4.4.2状态估计125

4.4.3预测方程127

4.4.4 MIMO-MAC算法及其控制律130

4.4.5 闭环系统分析133

第5章 线性系统约束预测控制137

5.1约束动态矩阵控制138

5.1.1约束优化问题描述138

5.1.2约束优化问题求解142

5.1.3约束DMC的闭环控制148

5.2约束模型算法控制149

5.2.1约束优化问题描述149

5.2.2约束优化问题求解154

5.2.3约束MAC的闭环控制160

5.3基于机理状态模型的约束预测控制161

5.3.1约束优化问题描述161

5.3.2约束优化问题求解164

5.3.3约束MPC的闭环控制169

5.3.4 QP问题的求解方法170

5.4约束预测控制的稳定性171

5.4.1闭环系统的非线性特性171

5.4.2离散系统的稳定性173

5.4.3最优性≠稳定性176

5.4.4无限时域MPC176

5.4.5无限预测时域和有限控制时域MPC179

5.4.6 终端等式MPC184

5.4.7终端不等式MPC189

第6章 非线性预测控制194

6.1前言194

6.2优化问题的数学描述199

6.2.1基于离散时间模型199

6.2.2基于连续时间模型201

6.3非线性优化问题求解及闭环控制204

6.4二次型准无限时域预测控制206

6.4.1优化问题描述206

6.4.2计算终端域和终端惩罚210

6.4.3优化问题的可行性214

6.4.4渐近稳定性216

6.4.5数值例子222

6.4.6状态约束的可行225

6.5 广义准无限时域非线性预测控制226

6.5.1优化问题描述226

6.5.2名义稳定性229

6.5.3 优化解存在性的讨论234

6.5.4终端惩罚和终端域的讨论235

6.5.5特例：精确反馈线性化系统237

6.5.6应用：刚性机器人系统240

6.6离散时间系统非线性预测控制245

6.6.1问题描述246

6.6.2闭环系统的稳定性分析248

6.6.3基于二次型终端惩罚的准无限时域NMPC设计251

6.6.4三容系统的应用253

6.7注释和参考文献256

第7章 鲁棒预测控制258

7.1前言258

7.2基于博弈论的约束非线性系统鲁棒MPC262

7.2.1问题描述262

7.2.2 Minimax预测控制264

7.2.3闭环系统的鲁棒性265

7.2.4终端控制律和终端约束集269

7.2.5讨论272

7.3约束线性系统的滚动时域H∞控制272

7.3.1预备知识273

7.3.2无约束H∞控制和椭圆状态域274

7.3.3时域约束转换及约束H∞控制277

7.3.4 滚动时域H∞控制算法279

7.3.5闭环系统性能分析281

7.3.6 关于耗散约束284

7.3.7应用：主动悬架控制285

7.4 Minimax问题的拉格朗日近似289

7.5 约束不确定线性系统的滚动时域H∞控制293

7.5.1 LFT不确定系统的约束H∞控制294

7.5.2 LFT不确定系统的滚动时域H∞控制301

7.5.3应用：主动悬架控制304

7.6非线性系统的滚动时域H∞跟踪控制306

7.6.1问题描述306

7.6.2滚动时域H∞跟踪控制算法308

7.6.3闭环系统性能分析313

7.6.4改进的控制算法315

7.6.5应用：轮式移动机器人轨迹跟踪控制317

7.7注释和参考文献326

第8章 滚动时域估计328

8.1前言328

8.2滚动时域估计方法330

8.2.1从MPC到MHE330

8.2.2从概率估计到MHE333

8.2.3全信息MHE算法335

8.2.4有限时域MHE算法337

8.2.5特例：线性无约束且N=1340

8.2.6近似MHE算法346

8.3数值例子347

8.4 CSTR的浓度估计350

8.5三容系统的液位估计355

8.6注释和参考文献358

第9章 预测控制器的FPGA实现360

9.1引言360

9.2预测控制器研究现状360

9.3 FPGA和SoPC知识简介361

9.4约束线性MPC算法363

9.5对偶优化算法366

9.6 MPC-FPGA控制器实现方案369

9.6.1系统需求分析370

9.6.2 SoPC硬件系统设计370

9.6.3 SoPC软件系统设计374

9.7 MPC-FPGA控制器实时仿真实验平台375

9.8 MP C在电子节气门中的应用实例376

9.8.1计算性能分析377

9.8.2实时仿真实验378

9.9本章小结379

参考文献381

附录A特征根证明393

A.1 （I-KI C） Mss的特征根393

A.2 （I-KIC）Mhs的特征根Ⅰ397

A.3 （I-KI C）Mhs的特征根Ⅱ400

附录B MPC优化问题值函数的性质405

B.1离散时间MPC优化问题值函数的性质405

B.2连续时间MPC优化问题值函数的性质407