MPC: an introduction to industrial applications

　　第1章 模型预测控制概述
　　 1．1 先进过程控制
　　 1．2 模型预测控制的基本原理
　　 1．2．1 预测模型
　　 1．2．2 滚动优化
　　 1．2．3 反馈校正
　　 1．2．4 参考轨迹
　　 1．3 模型预测控制的应用场合
　　 1．4 模型预测控制的发展历史及趋势
　　 1．4．1 理论路线
　　 1．4．2 技术路线
　　第2章 工业过程的模型化
　　 2．1 工业过程的数学模型
　　 2．1．1 模型的含义
　　 2．1．2 时域模型与频域模型及信号谱
　　 2．1．3 动态模型与稳态模型
　　 2．1．4 工业过程的多输入多输出模型
　　 2．1．5 机理建模与系统辨识
　　 2．1．6 模型的可视化输出
　　 2．1．7 小结
　　 2．2 工业过程的测试
　　 2．2．1 工业过程的预测试(模型辨识环节)
　　 2．2．2 测试信号
　　 2．2．3 过程测试的几个原则
　　 2．2．4 数据采集
　　 2．2．5 数据预处理
　　 2．3 线性模型及辨识
　　 2．3．1 线性叠加原理与线性系统的卷积响应
　　 2．3．2 FIR模型及辨识
　　 2．3．3 FSR模型及辨识
　　 2．3．4 离散传递函数模型及辨识
　　 2．3．5 状态空间模型及辨识(简述)
　　 2．3．6 小结
　　 2．4 非线性模型与辨识
　　 2．4．1 非线性输入输出模型与辨识
　　 2．4．2 非线性状态空间模型与辨识
　　 2．4．3 非线性机理模型的建立
　　 2．5 本章总结
　　第3章 状态空间模型的辨识——子空间方法
　　 3．1 引言
　　 3．1．1 状态空间模型的一般描述
　　 3．1．2 Kalman滤波
　　 3．1．3 子空间模型辨识的基本思想
　　 3．2 几何工具
　　 3．2．1 正交投影
　　 3．2．2 斜向投影
　　 3．3 子空间矩阵描述
　　 3．3．1 Hankel矩阵
　　 3．3．2 系统矩阵
　　 3．3．3 系数矩阵
　　 3．4 子空间矩阵的线性回归方法
　　 3．5 子空间辨识算法基本步骤
　　 3．5．1 能观性矩阵／状态序列估计
　　 3．5．2 状态空间模型计算
　　 3．6 本章总结
　　第4章 工业过程实时优化技术
　　 4．1 引言
　　 4．2 过程优化基础
　　 4．2．1 过程优化的应用领域
　　 4．2．2 过程优化问题的数学模型
　　 4．3 化工过程实时优化技术
　　 4．3．1 化工过程实时优化技术特点与现状
　　 4．3．2 化工过程实时优化的关键技术
　　 4．3．3 化工过程实时优化的工程化
　　 4．4 本章总结
　　第5章 稳态目标计算方法
　　 5．1 引言
　　 5．2 稳态目标计算问题描述
　　 5．2．1 线性过程的稳态数学模型
　　 5．2．2 稳态目标计算的自优化方法
　　 5．2．3 稳态目标计算的目标跟踪方法
　　 5．2．4 稳态目标计算的推广
　　 5．3 稳态目标计算的可行性判定与软约束调整
　　 5．3．1 可行性判定与软约束调整的加权方法
　　 5．3．2 可行性判定与软约束调整的优先级方法
　　 5．3．3 软约束调整与优化日标的协调
　　 5．4 一种基于状态空间模型的稳态目标计算方法
　　 5．5 本章总结
　　 知识链接1．数学规划与最优性条件
　　 2．线性规划与二次规划
　　第6章 模型预测控制算法
　　 6．1 引言
　　 6．2 DMC
　　 6．2．1 单变量DMC算法
　　 6．2．2 适用于一阶积分过程的DMC算法
　　 6．2．3 多变量DMC算法
　　 6．2．4 QDMC
　　 6．2．5 集成稳态目标计算的DMC算法
　　 6．2．6 DMC处理可测扰动的方法
　　 6．3 状态空间模型预测控制算法
　　 6．3．1 最优控制
　　 6．3．2 线性状态空间模型预测控制算法
　　 6．4 无静差线性模型预测控制的扰动建模方法
　　 6．4．1 模型预测控制问题描述
　　 6．4．2 不可测扰动的建模
　　 6．4．3 控制系统的可检测性
　　 6．4．4 状态估计
　　 6．4．5 被控变量的目标跟踪
　　 6．4．6 无静差控制
　　 6．4．7 仿真
　　 6．4．8 小结
　　 6．5 非线性模型预测控制算法
　　 6．6 模型预测控制稳定性的研究现状及常用方法
　　 6．6．1 几种典型的模型预测控制描述形式
　　 6．6．2 原始形式及Kleinman控制器的稳定性研究
　　 6．6．3 终端零约束和终端等式约束预测控制
　　 6．6．4 终端约束的放松和终端约束集
　　 6．6．5 终端代价函数的引入
　　 6．6．6 具有终端约束集和终端代价函数的稳定预测控制算法
　　 6．6．7 预测控制稳定性研究的常用方法
　　 6．7 总结
　　 知识链接控制系统的能控性、可镇定性、能观性、可检测性
　　第7章 模型预测控制工程化的更多细节
　　 7．1 模型预测控制工程化的一些实用方法
　　 7．1．1 模型预测
　　 7．1．2 非线性变换处理方法
　　 7．2 模型预测控制的项目实施流程
　　 7．2．1 效益分析与初步设计
　　 7．2．2 预测试
　　 7．2．3 动态响应测试与模型辨识
　　 7．2．4 控制器离线仿真与参数整定
　　 7．2．5 控制器投运与培训
　　 7．2．6 控制器维护
　　第8章 模型预测控制系统的性能评估
　　 8．1 引言
　　 8．2 控制系统性能评估的研究概述
　　 8．2．1 基于最小方差基准的性能评估方法
　　 8．2．2 性能评估的其他方法
　　 8．3 约束模型预测控制系统的性能评估
　　 8．3．1 概述
　　 8．3．2 最小方差控制器设计中的预测方法
　　 8．3．3 有限时域最小方差控制器
　　 8．3．4 约束最小方差控制器
　　 8．3．5 约束模型预测控制系统的性能评估
　　 8．3．6 小结
　　 8．4 模型预测控制关于变化性和约束调整的性能评估
　　 8．4．1 概述
　　 8．4．2 问题描述
　　 8．4．3 优化问题的求解
　　 8．4．4 一种系统性方法
　　 8．4．5 案例研究
　　 知识链接最小方差控制
　　 8．4．6 小结
　　第9章 讨论与总结
　　中英文对照表
　　参考文献