工业过程优化控制方法基础

本书主要介绍工业双层结构预测控制和基于线性多胞模型的鲁棒预测控制算法以及与其紧密相关的线性规划、二次规划、序列规划、子空间辨识和状态估计的基础方法。针对这些算法和方法技术不仅提供大量算例和习题，并且给出部分程序代码供读者研究与参考。
本书可供高等学校控制理论与控制工程以及相关专业的本科生、研究生使用，也可供工程技术人员和工业软件领域的从业人员参考。

第1章优化问题描述方法1
1.1基本描述方法1
1.2等式约束2
1.3基于优化的控制问题4
1.3.1线性时不变状态空间模型4
1.3.2非线性状态空间模型9
1.3.3线性多胞状态空间模型11
1.4本书常用的优化求解工具12
1.4.1最小二乘法12
1.4.2线性规划16
1.4.3字典序优化17
1.4.4二次规划19
1.4.5线性矩阵不等式优化20
1.5习题1 20
第2章线性规划和控制器设计21
2.1线性规划的一种标准化形式21
2.1.1决策变量的非负性21
2.1.2不等式约束变成等式约束22
2.1.3标准化处理22
2.1.4单纯形算法23
2.2基于线性规划的控制器29
2.3基于字典序线性规划的控制器44
2.4序列线性规划的基本原理51
2.5基于序列线性规划的控制器53
2.6习题2 56
第3章二次规划和控制器设计58
3.1二次规划的一些基本处理方法58
3.1.1Lagrange乘子法58
3.1.2近似迭代最小二乘法59
3.1.3积极集法61
3.2基于二次规划的控制器63
3.3序列二次规划的基本原理71
3.4基于序列二次规划的控制器72
3.5习题3 76
第4章状态空间模型的状态与参数估计79
4.1很优Kalman滤波79
4.2稳态Kalman滤波86
4.3信息融合Kalman滤波的基本原理88
4.4基于子空间方法的模型参数估计96
4.4.1开环辨识的线性回归分析法98
4.4.2开环辨识的PO-MOESP法101
4.4.3闭环辨识的2ORT法102
4.5习题4 115
第5章双层结构预测控制117
5.1线性模型的双层结构预测控制117
5.1.1上层优化117
5.1.2下层优化118
5.2双层结构预测控制的一个完整例子121
5.2.1开环预测模块122
5.2.2稳态目标计算模块123
5.2.3动态控制模块127
5.3非线性模型的双层结构预测控制155
5.4习题5 160
第6章线性多胞模型的启发式预测控制163
6.1基于开环优化的启发式方法163
6.2状态不可测时的开环优化预测控制169
6.3习题6 178
第7章线性多胞模型的鲁棒预测控制179
7.1重要基础方法179
7.1.1KBM公式179
7.1.2KBM控制器181
7.1.3一个推广到网络控制的例子181
7.2不变集陷阱186
7.3时域N为0或者为1194
7.4变体反馈预测控制222
7.5关于很优性234
7.5.1线性时变系统的约束二次型调节器235
7.5.2基于标称性能指标改进很优性243
7.5.3关于采用多个上界的思考257
7.6习题7 258
第8章输出反馈鲁棒预测控制259
8.1模型及控制器描述282
8.1.1线性多胞模型的控制器282
8.1.2线性准多胞模型的控制器283
8.2稳定性和很优性的描述284
8.2.1二次有界性回顾284
8.2.2稳定性条件285
8.2.3很优性条件286
8.2.4状态收敛的悖论288
8.3优化问题的一般性处理288
8.3.1物理约束处理289
8.3.2当前扩展状态290
8.3.3一些常用的变换291
8.3.4双凸组合处理292
8.4优化问题的最终形式293
8.4.1线性多胞模型的全参数在线方法293
8.4.2线性多胞模型的部分参数在线方法294
8.4.3优化问题中的松弛变量296
8.4.4基于合同变换的其他形式297
8.4.5关于真实状态的界描述316
8.5习题8 316
参考文献319
部分参考答案322
附录一些公共程序代码366