非线性模型预测控制：理论与数值算法

"非线性模型预测控制" 是一本深入探讨非线性模型预测控制理论与数值算法的书籍。本书的重点在于系统理论性质以及非线性模型预测控制方案的数值方法，相较于工程或应用导向的非线性模型预测控制专著，这本书更偏重于理论层面，这些专著往往专注于线性方法。 非线性控制是现代控制理论中的一个重要分支，它处理的是那些无法简化为线性关系的复杂系统。非线性模型预测控制（NMPC）是一种先进的控制策略，它基于对未来状态的预测来优化控制输入。NMPC的核心在于它能够处理复杂的动态系统，如存在约束、非线性特性或多变量相互作用的系统。 在NMPC中，系统的行为通过非线性动态模型来描述，这个模型通常基于物理原理或者数据驱动的方法建立。然后，通过优化算法，控制器寻找一个最优的控制序列，该序列最小化某个性能指标（如误差、能耗等），同时满足系统的运行约束。这种策略允许控制器在满足实时性能的同时考虑长期优化目标。 本书详细阐述了非线性模型预测控制的系统理论性质，这包括稳定性分析、鲁棒性研究以及系统性能的保证。这些内容可能涵盖李雅普诺夫稳定性理论、非线性系统的反馈稳定化方法，以及非线性系统的内在动态特性。 另一方面，书中还讨论了用于求解优化问题的数值算法。这些算法可能是基于动态规划、梯度下降法、拟牛顿法或其他高级优化技术。数值算法的选择和设计对NMPC的效率和可行性至关重要，因为它们直接影响到计算时间和控制性能。 此外，书中可能还会涉及一些实际应用案例，比如过程控制、机器人控制、电力系统调度等，以展示非线性模型预测控制在解决现实世界问题中的能力。这些案例有助于读者理解如何将理论概念应用于实际工程问题。 "非线性模型预测控制" 对于希望深入了解非线性控制理论和实践的工程师、研究人员以及学生来说是一本宝贵的资源。它不仅提供了丰富的理论基础，也涵盖了数值方法的实用细节，对于推动非线性控制领域的发展和提升控制系统的性能具有重要意义。