【免费下载】 《Model Predictive Control: 理论、计算与设计》第二版：自动化控制领域的权威指南

项目介绍

《Model Predictive Control: Theory, Computation, and Design》第二版是由James B. Rawlings、David Q. Mayne和Moritz M. Diehl联合编著的一本权威教程。本书专为工程领域的研究生设计，尤其适合那些尚未深入学习系统课程或已经完成初步系统课程的学习者。本书不仅提供了全面的理论知识，还深入探讨了计算方法和设计实践，是自动化控制领域不可或缺的参考资料。

项目技术分析

本书从基础到高级，全面覆盖了Model Predictive Control（MPC）的核心内容。第1章作为入门，为新手提供了必要的复习，并预先介绍了后续章节中非线性和约束问题处理的逻辑基础。第2至第4章深入探讨了非线性受限系统的原点调节、基于管束轨迹的鲁棒MPC设计以及状态估计算法，包括扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波和粒子滤波等技术。第5至第7章则涉及更为专业的话题，如基于输出测量的MPC、大型系统的分布式MPC控制器设计以及受限线性系统的显式最优控制。

项目及技术应用场景

本书适用于多种应用场景，包括但不限于：

• 工业自动化：在化工、制造和能源等行业中，MPC技术被广泛应用于优化生产过程和提高系统效率。
• 航空航天：在飞行控制和导航系统中，MPC技术能够有效处理复杂的非线性和约束问题，确保系统的稳定性和安全性。
• 智能交通系统：在交通流量管理和自动驾驶技术中，MPC技术能够优化车辆路径和速度，提高交通系统的整体效率。

项目特点

1. 全面性：本书从基础到高级，全面覆盖了MPC的理论、计算和设计，适合不同层次的学习者和研究人员。
2. 实用性：书中不仅提供了理论知识，还详细介绍了实际应用中的计算方法和设计技巧，帮助读者将理论应用于实践。
3. 权威性：由三位在MPC领域具有深厚造诣的专家联合编著，确保了内容的权威性和准确性。
4. 灵活性：第5至第7章的内容可根据教师或学生的具体研究兴趣进行调整，提供了灵活的学习路径。
5. 附录支持：附录部分整合了必要的数学背景、稳定性分析的关键结果和优化理论的相关成果，帮助读者更好地理解书中的基本论证。

《Model Predictive Control: Theory, Computation, and Design》第二版不仅是学习MPC领域的宝贵资料，也是研究人员和工程师的重要参考工具，全面而深刻地解析了这一自动化控制领域的前沿技术和理论。无论你是初学者还是资深研究人员，本书都将为你提供宝贵的知识和实践指导。