预测控制的理论与方法（第2版） pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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丁宝苍著

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预测控制
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控制工程
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优化方法

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出版社：机械工业出版社

ISBN：9787111560029

版次：2

商品编码：12080021

品牌：机工出版

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-05-01

用纸：胶版纸

页数：242

具体描述

内容简介

本书分为基础篇和漫谈篇。基础篇介绍三类经典的启发式预测控制算法（即模型算法控制、动态矩阵控制、广义预测控制）、输入非线性系统的两步法预测控制、具有稳定性保证的预测控制综合方法，并侧重于鲁棒预测控制和阐述启发式算法与综合方法的关系。漫谈篇从多个角度、各种算法出发，讲述状态可测和输出反馈两种情况下多胞描述模型的鲁棒预测控制。对初步接触预测控制的读者，可通过学习基础篇掌握一些学习和研究预测控制的基础工具和算法。漫谈篇适合于对预测控制进行较长时间学习和研究的读者，从中可以探索鲁棒预测控制的发展规律，对鲁棒预测控制还没有解决的问题产生研究兴趣等。

前言/序言

　　从２００８年出版《预测控制的理论和方法》（机械工业出版社）以来，预测控制研究领域发生了很多变化，网络环境下的预测控制和分布式预测控制的设计、综合成为研究热点，经济预测控制以及集成实时优化的预测控制得到了广泛的研究，在２０００年前兴起的具有稳定性保证的预测控制（即预测控制综合方法）继续在稳定性研究中占据主要地位，但其服务的主流模型和系统发生较大的转移。但是，作者引用爱因斯坦的一句话来评价：“这正像我们坐在火车里远行一样，要是我们只低头观察靠近轨道的东西，那么我们似乎是在极速地向前奔驰，但当我们注视远处的山脉时，景色就变得完全不同了，哪里似乎变化得非常慢”———预测控制的基本问题也是这样。

　　因此，作者还是决定修订《预测控制的理论和方法》，以弥补原来的不足，并增加自己在此领域的新见解。２００８年版是一本试图继承和发扬的书，因此第１章的前４节参考了本书作者的硕士导师袁璞教授的专著，１�保到诤停豹保方谠虿慰剂瞬┦可�导师席裕庚教授的专著，１�保督诓捎昧俗髡叩牟┦柯畚牡男捶ǎ�１�保附谠蚴呛筒┦扛钡际�李少远教授合作的一篇论文，第１章剩下的努力是试图将预测控制的诸多发展轨迹联系起来；接下去，第２章参考了袁璞教授的专著和作者的硕士论文，第３章参考了席裕庚教授的专著，第４、５章参考了作者的博士论文等，第６章以后则更多地体现作者在博士毕业后的研究成果。本次修订包含了基础篇和漫谈篇，它们既是关联的又有一定的独立性。基础篇是对２００８年版的继承，故作者没有刻意地改变２００８年版的结构和编排，尽量保持其原汁原味。漫谈篇是新版中增加的内容，但建立在基础篇的基础上。由于基础篇尽量保持了原汁原味，所以漫谈篇中稍微有一些重复的细节，但那应该不是主要的。

　　与此关联的是，２００８年以来，作者沿着鲁棒预测控制的路线继续开展输出反馈预测控制的研究，同时系统地研究了以动态矩阵控制（包括状态空间实现）为主的工业双层结构预测控制和递阶工业预测控制（已出版《工业预测控制》一书），前者使得本书的“基础篇”不再包含输出反馈鲁棒预测控制（２００８年版第１０章），后者使得对２００８年版第３章（动态矩阵控制）大大简化后合并到第２章。由于输出反馈鲁棒预测控制研究更加复杂，作者觉得可以不放在“基础篇”中，而是放在“漫谈篇”中。此外，作者在基础篇中还做了若干删除、添加和修正。请读者注意：本书同一个斜体字符在下标时可能变为正体，这时它所代表的物理意义和斜体字符相同。

　　预测控制的主要应用对象是有约束、多变量系统。一般认为预测控制是２０世纪７０年代后期产生的计算机控制算法，那时出现的动态矩阵控制和模型预测启发控制受到的认可度一直很高。但在此之前，早在２０世纪７０年代初期就有关于滚动时域控制的研究。２０世纪８０年代，对自适应控制的研究很热，英国学者Ｃｌａｒｋｅ又适时地提出了广义预测控制。广义预测控制在当时的背景下比动态矩阵控制和模型预测启发控制更适合理论分析。到２０世纪９０年代，国际上对预测控制的理论研究主要转向预测控制综合方法，并逐渐形成以最优控制为理论基础的具有稳定性保证的预测控制的概略性思路。并且，综合型预测控制的早期形式就是２０世纪７０年代初的那些滚动时域控制。到目前为止，预测控制综合方法基本上无法应用到Ⅵ预测控制的理论与方法第２版实际工程中，原因在于它难以被完好地嵌入到递阶结构工业预测控制的框架中———即使是双层结构预测控制也没有顺利地采用综合方法。

　　要细致理解预测控制学术理论和工程实践的差异，将涉及控制理论的各个方面，包括系统辨识、模型近似和简化、状态估计、模型变换等等。正是这种复杂性使得人们从不同角度对预测控制方法进行突破。对一个系统采用简单的控制器，如动态矩阵控制、模型预测启发控制，可得到“难以琢磨”的闭环系统；对一个系统采用复杂的控制器，如预测控制综合方法，却可得到容易分析的闭环系统；广义预测控制采用了不太简单的控制器（考虑辨识在内），得到了更加“难以琢磨”的闭环系统，但这是自适应控制不可避免的。预测控制的科研人员要理解各种方法的差异，深知差异的根源，采用辨证的眼光看待。对一个工程技术人员，要理解任何一种方法都不是万能的，其成功和失败都可有深刻的理论原因；要理解模型的选择在预测控制实施中的重要性，不能概括为模型越准确越好，还有很多的理论支撑。

　　感谢上海交通大学席裕庚教授、上海交通大学李少远教授、中国石油大学袁璞教授、加拿大Ａｌｂｅｒｔａ大学黄彪教授、新加坡南洋理工大学谢利华教授对我科研工作的支持和指导！

　　博士生胡建晨、杨原青和研究生王彭军、谢亚军、陈桥参与了文稿校对工作。此外，著者的研究工作受到国家自然科学基金（编号６１５７３２６９）和陕西省自然科学基础研究计划（编号２０１６ＪＭ６０４９）的资助，在此一并表示感谢。

　　由于著者水平有限，本书会有很多不尽如人意之处，衷心希望读者给予批评指正。

　　著者丁宝苍２０１６年１０月于西安交通大学

　　序预测控制是２０世纪７０年代产生于工业过程控制领域的一类新型计算机控制算法。近３０年来，预测控制理论和实践的发展都取得了丰硕的成果，不仅成为最有代表性的先进控制算法受到工业界的青睐，而且形成了具有滚动优化特色的不确定性系统稳定和鲁棒设计的理论体系。纵观预测控制的发展历程，大致经历了这样三个高潮阶段：一是２０世纪７０年代以阶跃响应、脉冲响应为模型的工业预测控制算法，其典型算法如动态矩阵控制等，这些算法在模型选择和控制思路方面十分适合工业应用的要求，因此从一开始就成为工业预测控制软件的主体算法并得到广泛应用，但理论分析的困难使它们在应用中必须融入对实际过程的了解和调试的经验；二是２０世纪８０年代由自适应控制发展而来的广义预测控制等自适应预测控制算法，相对于工业预测控制算法而言，这类算法的模型和控制思路都更为控制界所熟悉，因此更适合于理论分析，由此推动了预测控制的定量分析取得了一些新进展，然而，对于多变量、有约束、非线性等情况，解析上的困难成为定量分析中不可逾越的障碍，从而束缚了这一方向研究的深入发展；三是２０世纪９０年代以来发展起来的预测控制定性综合理论，在这一阶段，人们因为定量分析所遇到的困难而转变了研究的思路，不再束缚于研究已有算法的稳定性，而在研究如何保证稳定性的同时发展新的算法，这些研究可以针对最一般的对象，由于充分借鉴了最优控制、Ｌｙａｐｕｎｏｖ分析、不变集等成熟理论和方法，使预测控制的理论研究出现了新的飞跃，取得了丰硕的研究成果，成为当前预测控制研究的主流，但这些成果与实际工业应用仍存在着很大的距离。

　　预测控制经过上述几个阶段的发展，已成为一个多元化的学科分支，包含了具有不同目的和不同特色的诸多发展轨迹。从全局的角度对这些发展进行辨证的反思和总结，将有助于研究者在这一领域中准确定位、把握方向。我很高兴地看到，《预测控制的理论与方法》一书，正在尝试做出这方面的努力。该书作者丁宝苍博士早期曾参加过预测控制的工业应用项目，２０００年至２００３年在上海交通大学攻读博士学位期间，首先研究了广义预测控制系统的稳定性，然后以两步法预测控制的分析和设计为主完成了博士论文，而后又转向研究预测控制定性综合理论，特别是鲁棒预测控制的综合方法。尽管博士毕业后多次改变工作环境，但他始终坚持这一方向的研究，并且取得了丰硕的成果。因此，由他撰写的这本专著，必定能反映出他在涉足预测控制不同分支时对问题的深刻理解和丰富经验。事实上，从该书的内容和写作风格上我们很容易看到这一点。该书不仅介绍了预测控制不同发展轨迹的丰富知识，可以作为很好的入门书，而且特别注重阐明基本的思路和不同研究领域间的相互关系，包括在每一章中以注释和章末提示和理解给出的、只有经过深入研究和思考才能体会到的要点和细节。我想，这也许是该书不同于其他预测控制书籍的最大特色，这对于预测控制的研究者无疑是大有启发的。

　　Ⅳ预测控制的理论与方法第２版预测控制包含了从原理、算法到理论、策略的极其丰富的内容。研究预测控制，不仅仅是学会一两种算法或了解若干分析推导过程，而需要有广阔的视野和知识，在此基础上才能领悟到算法和理论中的真谛。希望该书的出版能为读者提供这样一个平台，使读者准确认识工业预测控制、自适应预测控制和现代预测控制定性综合方法的特点和思路，加深领悟和研究能力，为推动我国预测控制的研究和应用做出贡献。

　　席裕庚上海交通大学

《先进控制策略：模型预测控制精要与应用》内容简介本书深入探讨了现代控制理论的核心分支——模型预测控制（MPC）的精妙理论与广泛应用。在复杂动态系统日益增多、对精确控制要求不断提升的今天，MPC凭借其强大的预测能力和灵活的约束处理机制，已成为解决工业自动化、机器人、航空航天、能源管理等众多领域挑战的利器。本书从最基础的控制理论概念出发，循序渐进地构建起理解MPC的坚实基础。我们将回顾经典控制理论中的稳定性、可控性、可观性等基本要素，并引入状态空间表示法，为后续建立系统模型打下基础。随后，本书将详细阐述构建精确系统模型的各种方法，包括从第一性原理出发建立物理模型，以及利用数据驱动技术（如系统辨识）从实际观测数据中学习模型。理解模型的准确性是MPC性能的关键，本书将对此给予充分的关注。接着，本书的核心内容——模型预测控制的理论框架将被全面解析。我们将详细介绍MPC的基本工作原理：利用系统的模型预测其未来一段时间内的动态行为，并在滚动时域内求解一个优化问题，以确定最优的控制输入序列。本书将深入剖析MPC的几个关键组成部分：预测模型：如何选择和构建适合MPC算法的系统模型，包括线性模型、非线性模型以及考虑不确定性的鲁棒模型。目标函数（代价函数）：各种常见的性能指标，如平方和误差、能量消耗、操纵变量变化率等，以及如何根据具体应用设计合理的代价函数。约束处理： MPC最突出的优势之一在于其能够直接处理状态约束和操纵变量约束。本书将详细介绍如何将这些约束有效地纳入优化问题，并探讨不同约束类型的处理方法，例如等式约束、不等式约束、软约束等。滚动优化： MPC的核心思想是滚动时域优化。本书将阐述这一过程的工作机制，包括如何计算当前时刻的最优控制输入，以及如何在下一个采样时刻重复此过程。优化算法：针对MPC优化问题，本书将介绍一系列常用的数值优化算法，包括梯度下降法、牛顿法、序列二次规划（SQP）等，并分析它们在MPC中的适用性和计算效率。本书不仅关注理论推导，更注重算法的实际实现和应用。因此，我们将详细讲解不同类型的MPC，包括：线性模型预测控制 (LMPC)：针对线性系统，其优化问题具有凸性，易于高效求解。非线性模型预测控制 (NMPC)：适用于描述复杂非线性动态的系统，虽然求解复杂度更高，但能实现更优的控制性能。二次型模型预测控制 (Quadratic MPC, QMPC)：一种LMPC的特例，其代价函数为二次型，允许使用高效的二次规划求解器。约束模型预测控制 (Constrained MPC, CMPC)：强调MPC在处理各类约束方面的能力。鲁棒模型预测控制 (Robust MPC, RMPC)：针对模型不确定性或外部扰动，设计能够保证一定鲁棒性的MPC控制器。为了帮助读者更好地理解和掌握MPC技术，本书将提供大量经过精心设计的算例，覆盖了从理论验证到实际应用的各个层面。这些算例将涉及：经典的控制系统仿真：如一阶、二阶、高阶线性系统，以及具有非线性特性的系统，展示MPC如何实现快速响应、抑制超调并满足约束。工业过程控制：例如化工反应器温度控制、锅炉压力调节、配料系统优化等，体现MPC在复杂工业流程中的应用价值。机器人与自动化：机器人轨迹跟踪、路径规划、多机器人协同等问题，展示MPC在实现高精度运动控制方面的优势。能源系统管理：如智能电网负荷预测与调度、可再生能源接入优化、电池储能系统管理等，探讨MPC在提高能源利用效率和系统稳定性方面的作用。航空航天应用：飞行器姿态控制、轨道机动、自主着陆等场景，展示MPC在满足严格安全性和性能要求下的应用。本书的编写风格力求严谨而不失易懂，理论推导清晰，公式证明详尽，并辅以直观的图示和表格。每章末尾均设有“习题与讨论”，旨在巩固读者对所学知识的理解，并激发进一步的思考。本书的目标读者包括但不限于：控制工程领域的本科生和研究生：为其提供深入学习MPC理论和方法的坚实基础。自动化、电气工程、机械工程、化学工程等相关专业的科研人员：帮助他们掌握MPC这一先进控制工具，解决实际工程问题。工业界的工程师和技术人员：提供将MPC技术应用于生产过程优化、产品升级和技术创新的实用指南。对先进控制技术感兴趣的任何人士。通过系统学习本书，读者将能够：深刻理解模型预测控制的核心原理和算法框架。掌握构建MPC系统所需的模型辨识与选择方法。熟练设计适用于不同应用场景的MPC控制器。有效地处理系统中的各种约束条件，提升控制系统的性能和安全性。理解MPC的优势、局限性以及与其他控制方法的比较。具备将MPC技术应用于实际工程问题的能力。《先进控制策略：模型预测控制精要与应用》是一本集理论深度、算法广度和应用实例于一体的专业著作，必将成为您探索和掌握模型预测控制技术的宝贵参考。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

作为一名生物医学工程的研究者，我一直对如何利用控制理论来优化生物医学设备的性能非常感兴趣。例如，在胰岛素泵的智能控制方面，如何根据患者的实时生理数据（血糖水平、运动状态等）来精确地预测未来一段时间的血糖变化，并据此动态调整胰岛素的输注率，以维持血糖在目标范围内，是一个极具挑战性的问题。模型预测控制（MPC）因其能够处理动态变化、多变量耦合以及各种生理约束，在这方面展现出巨大的潜力。我非常期待《预测控制的理论与方法（第2版）》能够为我提供关于MPC在生物医学工程领域的理论基础和应用方法。我特别关注书中是否能介绍如何建立准确的生理模型，例如人体血糖稳态模型，以及如何利用MPC来解决胰岛素泵的智能控制问题。此外，生物系统具有很大的个体差异性和不确定性，我希望书中能对MPC的鲁棒性设计进行深入的探讨，以确保控制器在面对个体差异和外部扰动时仍能保持良好的性能。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对机器人学和自动化控制有着浓厚兴趣的学生，目前正在攻读硕士学位，我的研究方向是多机器人协同操作。在机器人协同方面，如何进行实时的路径规划、避障以及任务分配，是一个非常棘手的问题。我了解到模型预测控制（MPC）在处理这类问题上具有独特的优势，因为它能够考虑未来一段时间的系统演化，并能够同时满足机器人的运动学和动力学约束、以及碰撞避免的约束。我非常期待《预测控制的理论与方法（第2版）》能够提供关于MPC在多机器人系统中的理论基础和应用方法。我希望书中能详细介绍如何为多机器人系统建立准确的动力学模型，以及如何设计一种能够处理多机器人之间相互干扰和协同的MPC框架。此外，对于机器人这种需要实时交互和快速响应的系统，计算效率是关键。我迫切希望书中能够提供一些关于如何优化MPC计算速度的策略，例如采用模型降阶、或者利用近似MPC方法来减小计算负担。我也很关注书中是否能介绍一些关于MPC的鲁棒性设计，因为在实际的机器人操作中，传感器噪声、执行器误差以及环境的不确定性都可能导致控制性能下降，甚至引发碰撞。

评分☆☆☆☆☆

这本《预测控制的理论与方法（第2版）》我真是盼了好久了，上一版我就已经受益匪浅，这次听说出了第二版，我更是第一时间下单。我主要的研究方向是工业自动化和智能制造，而预测控制在这两个领域的重要性不言而喻。过去几年，我一直在将一些先进的预测控制算法应用到实际的生产线上，比如化工过程的优化调度、机器人轨迹规划等等，确实取得了不错的效果。然而，在很多复杂系统，特别是具有非线性、时变特性以及存在大量不确定性的系统中，传统的预测控制方法往往难以应对。我一直渴望能够深入理解预测控制的最新发展，尤其是那些能够处理更广泛、更鲁棒性问题的理论和方法。这本书的出现，无疑为我提供了一个绝佳的学习机会。我尤其关注书中是否能详细阐述模型预测控制（MPC）在应对多约束、大尺度、分布式系统等方面的最新进展。同时，我也希望能看到关于如何设计更高效、更实时的预测模型，以及如何处理模型失配和外部扰动的新策略。这本书的理论深度和实践指导意义，对我来说至关重要，我非常期待它能为我的研究和工作带来新的突破。我个人认为，预测控制作为一种前馈与反馈结合的优化控制策略，其核心在于“预测”，如何构建精准的系统模型，并在此基础上进行前瞻性的优化决策，是整个技术链条的关键。而现实世界中的系统，往往是非线性的，甚至是非线性的程度很高，线性化的模型预测控制器在某些工况下可能性能会大打折扣，甚至出现稳定性问题。因此，我迫切希望这本书能够提供关于非线性预测控制的理论基础，例如基于Lagrange-Knopp定理的稳定条件下非线性MPC的设计，以及各种非线性模型辨识方法的最新进展。另外，随着计算能力的飞速提升，模型预测控制在处理高维度、大规模系统方面也展现出巨大的潜力。分布式MPC，即多个独立的控制器协同工作，共同管理一个大型系统，这在智能电网、交通流量控制等领域有着广泛的应用前景。我希望书中能对分布式MPC的稳定性和收敛性分析，以及通信约束下的协同优化问题有深入的探讨，这对于我理解和设计大规模分布式控制系统非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在海洋工程领域工作的工程师，我们正在开发一种用于水下自主机器人的导航与控制系统。水下环境的复杂性，如声速剖面变化、洋流扰动、以及传感器噪声等，对机器人的定位和运动控制提出了极高的要求。传统的控制方法在面对这些不确定性和耦合性时，往往难以达到预期的性能。模型预测控制（MPC）能够通过预测未来的运动轨迹，并考虑各种约束（如最大航速、最大转向角、以及避免碰撞），来优化控制器的输出，在我看来是解决这些问题的理想方案。我非常期待《预测控制的理论与方法（第2版）》能够为我提供关于MPC在海洋工程领域的理论基础和应用方法。我希望书中能详细介绍如何为水下自主机器人建立准确的动力学模型，以及如何设计能够处理水下环境不确定性的MPC控制器。此外，对于水下机器人这种需要自主决策和长时间作业的平台，计算效率和鲁棒性至关重要。我非常关注书中关于MPC的实时计算优化策略，以及鲁棒MPC的设计方法，这对我实现水下自主机器人的长期稳定运行至关重要。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的期待，更多地源于我目前在无人机自主飞行控制领域遇到的瓶颈。我们团队正在开发一种能够在复杂环境中进行自主导航和避障的无人机系统，这需要非常精密的轨迹规划和飞行姿态控制。传统的基于模型的控制方法，比如PID或LQR，在面对高速动态变化、以及需要同时满足姿态、速度、加速度等多重约束的情况下，性能表现并不理想，甚至会出现震荡或失控。预测控制，尤其是模型预测控制（MPC），因其能够前瞻性地优化未来一段时间内的控制输入，并能显式地处理各种约束（例如，最大输出功率、最大角速度、机身倾斜角度限制等），在这方面具有天然的优势。我非常希望这本书能够深入探讨MPC在非线性、欠驱动、以及强耦合动力学系统中的应用。特别是，我关注书中是否能提供关于如何建立准确的无人机动力学模型，以及如何针对模型中的非线性项和不确定性设计有效的MPC控制器。此外，对于无人机这种需要实时响应和快速决策的应用，计算效率至关重要。我希望能学习到如何优化MPC的求解算法，或者采用一些近似MPC的方法，以满足实时性要求。书中关于分布式MPC的讨论，也可能对我有所启发，因为未来我们可能会考虑多架无人机协同作业的场景，需要进行协同的路径规划和避障。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在电力系统领域工作的工程师，我一直密切关注着预测控制技术在智能电网中的应用。随着可再生能源（如风能、太阳能）的大规模接入，电力系统的动态特性变得越来越复杂，传统的集中式、静态的控制策略已经难以满足需求。模型预测控制（MPC）能够处理动态变化、多变量耦合以及各种运行约束，尤其是在日前调度、实时频率调整、电压稳定控制等方面展现出巨大的潜力。我非常期待这本书能够深入探讨MPC在电力系统中的具体应用，包括如何建立精确的电力系统动态模型，如何处理新能源发电的随机性和波动性，以及如何利用MPC实现电网的经济运行和高可靠性。特别地，我关注书中是否能提供关于分布式MPC在电网中的应用案例，例如在配电网自动化、微电网协调控制等方面的研究。我也希望书中能对MPC的鲁棒性问题进行深入的分析，因为电力系统对控制器的稳定性要求极高，任何控制失误都可能导致大范围的停电。如何设计能够应对系统模型不确定性、传感器故障以及外部干扰的鲁棒MPC控制器，是我非常关心的问题。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对智能交通系统（ITS）非常感兴趣的工程师，目前正在研究如何利用先进的控制技术来优化交通流量，减少拥堵，提高道路通行效率。模型预测控制（MPC）在这一领域有着巨大的潜力，因为它能够预测未来一段时间内的交通流量变化，并根据预测结果来动态调整交通信号灯的配时、匝道控制器的参数等。我非常希望《预测控制的理论与方法（第2版）》能够深入探讨MPC在ITS中的理论和方法。我特别关注书中是否能提供关于如何建立准确的交通流模型，以及如何利用MPC来解决交通信号控制、匝道合并控制、以及车队跟随等问题。此外，交通系统具有非常强的耦合性和不确定性，模型误差和外部干扰（如突发事故）都可能对控制效果产生影响。我希望书中能介绍关于MPC的鲁棒性设计方法，以及如何处理数据缺失和延迟等问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字《预测控制的理论与方法（第2版）》让我眼前一亮，因为我正面临着一个相当具有挑战性的控制问题。我目前在研究一个大型的化工过程，这个过程的特点是存在非常显著的非线性、多变量耦合以及大量的运行约束。传统的PID控制器在这种复杂系统上效果非常差，根本无法保证产品的质量和过程的稳定性。模型预测控制（MPC）一直是我想深入学习的技术，它能够通过预测系统未来的行为来优化控制器的输出，并且能够显式地处理各种约束条件，这对于我来说是解决当前问题的关键。我非常期待这本书能够提供关于如何针对这类复杂化工过程构建准确的预测模型，以及如何设计出稳定有效的MPC控制器。特别是，我关注书中是否能详细介绍非线性MPC的设计方法，以及如何处理模型不确定性和外部扰动。此外，我希望书中能提供一些关于MPC在化工领域的实际应用案例，以及一些关于如何将MPC技术部署到实际生产系统的指导。

评分☆☆☆☆☆

我的研究方向是航空航天领域的制导、导航与控制（GNC）。在航天器姿态控制方面，尤其是对于一些具有复杂动力学特性（如多自由度、非线性耦合）的航天器，如空间望远镜、空间站等，传统的控制方法在面对精度要求极高、同时又要满足各种约束（如推进剂消耗限制、指令限制）时，显得有些捉襟见肘。模型预测控制（MPC）凭借其前瞻性优化和约束处理能力，在我看来是解决这些问题的有力工具。我非常期待《预测控制的理论与方法（第2版）》能够为我提供关于MPC在航空航天领域的理论基础和应用实例。我希望书中能详细介绍如何为具有复杂动力学特性的航天器建立高精度的预测模型，以及如何设计相应的MPC控制器来保证姿态控制的精度和鲁棒性。同时，我非常关注书中关于MPC的实时性问题，因为航天器在轨运行时，计算资源是有限的，需要高效的算法来完成实时的控制计算。

评分☆☆☆☆☆

自从我开始接触过程控制领域，预测控制（MPC）这个概念就深深吸引了我。我之前主要做的是传统PID控制器和一些基于状态反馈的控制器，在处理一些简单的线性系统时效果还不错，但是当面对一些复杂的工业过程，比如涉及多变量耦合、存在显著时滞、或者需要同时满足多个约束条件时，PID控制器就显得力不从心了。我一直想找到一种更强大的控制理论来解决这些问题，而MPC凭借其能够显式处理约束、通过预测未来行为来进行优化控制的优势，成为了我研究的重点。这次的《预测控制的理论与方法（第2版）》正好满足了我的需求。我特别期待书中能够详细介绍各种MPC的实现框架，比如传统的二次规划（QP）方法在求解MPC中的应用，以及如何针对不同类型的预测模型（例如，基于状态空间模型、基于传递函数模型，甚至是基于数据驱动的模型）选择合适的优化算法。此外，对于一些计算资源受限的应用场景，实时性是一个巨大的挑战。我希望书中能提供一些关于如何加速MPC计算的技术，例如模型降阶、预设控制器（pre-set controllers）的设计，或者集成机器学习方法来快速估计最优控制序列的策略。我个人认为，MPC的鲁棒性也是一个非常关键的研究方向。在实际应用中，系统模型总是存在不确定性，外部扰动也无法避免。如何设计出对模型不确定性和外部扰动具有良好鲁棒性的MPC控制器，是保证系统稳定运行和性能的关键。我希望这本书能够提供一些关于鲁棒MPC理论的深入讲解，包括如何利用区间分析、模糊逻辑或随机模型来处理不确定性，以及相应的鲁棒优化算法。

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