《电动驱动的模型预测控制详解：原理与应用》

《模型预测控制：电动驱动系统中的应用》是一本深入介绍模型预测控制(MPC)的入门教材，由Arne Linder、Rahul Kanchan、Ralph Kennel和Peter Stolze合著，由Cuvillier Verlag Göttingen出版。本书主要针对电动驱动系统的控制策略，涵盖了广泛的主题，从基础的控制理论到高级的控制算法。 在第一章，作者介绍了MPC的背景和基本概念，引导读者理解这一控制方法的核心思想。第二部分讨论了场定向控制（Field-Oriented Control, FOC），这是电动机控制的基础，包括电流控制、速度控制和磁链控制，并展示了实验结果，强调了实际应用中的可行性。 第四章深入探讨了MPC的不同分类，按照操作原理和预测时间范围以及控制原则进行划分，帮助读者掌握不同类型的MPC技术特点。第五章是本书的重点，详细阐述了模型预测控制的实用方法。首先，它介绍了MPC的功能原理，接着讨论了多种模型形式，如状态空间模型、线性传递函数模型和非线性模型，以便于理解和设计实际控制器。 第六章聚焦于一般化预测控制（Generalized Predictive Control, GPC）。这里的"Classical GPC"部分介绍了数学推导和实验验证，展示了该方法如何通过预测来优化控制性能。后续内容引入了滤波器的GPC版本，其数学推导和模拟结果展示了在处理非线性和噪声时的有效性。此外，还探讨了将GPC与级联控制相结合，特别是在电流和速度控制方面的应用。 书的最后部分着重于通过实际案例和模拟结果，展示了模型预测控制在电动驱动系统中的具体应用和优势，使读者能够全面理解MPC在工业实践中的重要性和潜力。对于想要深入学习和应用MPC的工程师和技术人员来说，这本书不仅提供了理论基础，也提供了实操指导，有助于他们在电动驱动系统的设计和优化中做出更精准的决策。