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第一章 预测控制引论 1

1.1概述 1

1.2预测控制的分类及其特点 3

1.3预测控制的基本算法原理 5

1.4预测控制的方法机理 9

1.5预测控制的应用状况及发展方向 11

第二章 受控对象的数学描述 15

2.1概述 15

2.2状态空间模型及其状态解 15

2.3差分算子表达式 21

2.4非参数模型 41

2.5参数节省模型 43

2.6预测控制常用的目标函数 49

第三章 模型预测启发控制（MPHC） 51

3.1概述 51

3.2 MPHC的算法原理 51

3.3性能分析 67

3.4控制系统的实现方案 70

3.5控制的分类和高级控制算法 72

3.6应用实例 74

第四章 模型算法控制（MAC） 87

4.1概述 87

4.2 MAC的算法原理 88

4.3无约束输入和约束输入条件下的输出预测 94

4.4稳定性分析 97

4.5鲁棒性分析 99

4.6噪声扰动下的预测控制 103

4.7非最小相位系统的MAC 106

4.8矩阵Riccati方程的求解 113

第五章 动态矩阵控制（DMC） 118

5.1概述 118

5.2 DMC的算法原理 122

5.3多变量系统的DMC 127

5.4比较性研究 132

第六章 广义预测控制（GPC） 137

6.1概述 137

6.2 GPC的算法原理 138

6.3 GPC算法的仿真研究 155

6.4有色噪声扰动下的GPC 158

6.5 GPC的鲁棒性研究 164

第七章 推理控制（IC） 179

7.1概述 179

7.2推理控制系统的工作原理及设计方法 180

7.3推理控制系统的性能分析 184

7.4推理控制系统的仿真研究 186

7.5推理控制系统的理论研究结果 190

7.6自适应推理控制 191

第八章 内模控制（IMC） 209

8.1概述 209

8.2 IMC的算法原理 210

8.3内模结构 214

8.4 IMC结构与其他控制结构的关系 223

8.5近似逆设计 234

8.6 IMC的仿真试验 249

第九章 双线性系统预测控制（BSPC） 259

9.1概述 259

9.2双线性系统的数学描述 260

9.3 Volterra级数和广义拉氏变换 269

9.4基于Volterra模型的预测控制 272

9.5基于输入—输出（I／O）模型的预测控制 287

第十章 自校正预测补偿控制（STPCC） 293

10.1概述 293

10.2 STPCC的算法原理 293

10.3配料方程及其求解 297

10.4系统实现 299

后记 303

参考文献 304