模型预测控制：理论、计算与设计（第2版）

"Model Predictive Control: Theory, Computation, and Design 2nd Edition 是一本关于模型预测控制（MPC）的经典书籍，是深入学习MPC领域的基础读物。自第一版出版以来，MPC领域取得了巨大的发展，尤其是在解决非线性最优控制问题的算法和高级软件方面有了显著的进步。因此，本书的第二版新增了第8章‘数值最优控制’，介绍了解决MPC优化问题的数值方法。该书由James B. Rawlings、David Q. Mayne和Moritz M. Diehl三位专家共同撰写，涵盖了理论、计算和设计等多个方面，适合对MPC感兴趣的工程技术人员和学者阅读。" 本书详细探讨了模型预测控制的理论基础，包括预测模型的建立、控制策略的设计以及优化算法的应用。作者们在书中讲解了如何利用数学模型对未来系统行为进行预测，并基于这些预测来制定控制决策。这一过程通常涉及到在线求解优化问题，以确保在满足系统约束的同时优化某一性能指标。 第二版新增的“数值最优控制”章节，重点介绍了用于解决MPC问题的数值计算方法，如动态规划、梯度法、内点法和线性二次型近似等。这些方法对于实际应用中解决复杂系统的控制问题至关重要，因为它们能够处理非线性动态系统、多变量系统和有约束条件的优化问题。 此外，书中还涵盖了与MATLAB相关的MPC实现，这使得读者可以将理论知识应用于实际的工程实践中。MATLAB作为强大的计算工具，为MPC提供了便捷的算法开发和仿真平台，使得工程师能够快速验证和优化控制策略。 标签中的“matlab MPC 预测控制”表明，本书不仅关注理论阐述，还强调了实际编程和仿真，这对于希望将MPC技术应用于工业控制系统的设计者来说非常实用。通过MATLAB，读者可以学习如何构建预测控制器，模拟系统动态，并进行控制器参数的调整和优化。 《Model Predictive Control: Theory, Computation, and Design 2nd Edition》是一本全面而深入的MPC教材，它涵盖了从基本概念到高级应用的所有关键内容，结合实际案例和MATLAB实现，为读者提供了全面了解和掌握模型预测控制的途径。无论是学术研究还是工程实践，这本书都将为读者提供宝贵的指导。