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| 內容簡介： |
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《工业过程优化控制方法基础》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。
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| 目錄：
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目录第1章优化问题描述方法11.1基本描述方法11.2等式约束21.3基于优化的控制问题41.3.1线性时不变状态空间模型41.3.2非线性状态空间模型91.3.3线性多胞状态空间模型111.4本书常用的优化求解工具121.4.1*小二乘法121.4.2线性规划161.4.3字典序优化171.4.4二次规划191.4.5线性矩阵不等式优化201.5习题1 20第2章线性规划和控制器设计212.1线性规划的一种标准化形式.212.1.1决策变量的非负性212.1.2不等式约束变成等式约束222.1.3标准化处理222.1.4单纯形算法232.2基于线性规划的控制器292.3基于字典序线性规划的控制器442.4序列线性规划的基本原理512.5基于序列线性规划的控制器.532.6习题2 56第3章二次规划和控制器设计583.1二次规划的一些基本处理方法583.1.1Lagrange乘子法583.1.2近似迭代*小二乘法593.1.3积极集法.613.2基于二次规划的控制器633.3序列二次规划的基本原理713.4基于序列二次规划的控制器.723.5习题3 76第4章状态空间模型的状态与参数估计794.1*优Kalman滤波794.2稳态Kalman滤波864.3信息融合Kalman滤波的基本原理884.4基于子空间方法的模型参数估计964.4.1开环辨识的线性回归分析法984.4.2开环辨识的PO-MOESP法1014.4.3闭环辨识的2ORT法1024.5习题4 115第5章双层结构预测控制1175.1线性模型的双层结构预测控制1175.1.1上层优化1175.1.2下层优化1185.2双层结构预测控制的一个完整例子.1215.2.1开环预测模块.1225.2.2稳态目标计算模块.1235.2.3动态控制模块.1275.3非线性模型的双层结构预测控制1555.4习题5 160第6章线性多胞模型的启发式预测控制1636.1基于开环优化的启发式方法1636.2状态不可测时的开环优化预测控制.1696.3习题6 178第7章线性多胞模型的鲁棒预测控制1797.1重要基础方法1797.1.1KBM公式1797.1.2KBM控制器1817.1.3一个推广到网络控制的例子1817.2不变集陷阱1867.3时域N为0或者为11947.4变体反馈预测控制2227.5关于*优性2347.5.1线性时变系统的约束二次型调节器2357.5.2基于标称性能指标改进*优性2437.5.3关于采用多个上界的思考2577.6习题7 258第8章输出反馈鲁棒预测控制2598.1模型及控制器描述2828.1.1线性多胞模型的控制器2828.1.2线性准多胞模型的控制器2838.2稳定性和*优性的描述2848.2.1二次有界性回顾.2848.2.2稳定性条件2858.2.3*优性条件2868.2.4状态收敛的悖论.2888.3优化问题的一般性处理2888.3.1物理约束处理.2898.3.2当前扩展状态2908.3.3一些常用的变换2918.3.4双凸组合处理2928.4优化问题的最终形式2938.4.1线性多胞模型的全参数在线方法2938.4.2线性多胞模型的部分参数在线方法2948.4.3优化问题中的松弛变量2968.4.4基于合同变换的其他形式2978.4.5关于真实状态的界描述3168.5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
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