電機模型預測控制演算法工程價格

『壹』 預測控制的圖書

作者：錢積新，趙均，徐祖華 編著
出 版 社：化學工業出版社
出版時間： 2007-9-1
頁數： 213
I S B N ： 9787502595944
所屬分類： 圖書 >> 計算機/網路 >>人工智慧
定價：￥29.00 預測控制由於其能夠處理約束及其對模型形式要求比較寬松，因而在生產過程式控制制中得到了廣泛應用。採用階躍（脈沖）響應作為內部模型，在演算法實現上比較直觀與方便，所以在應用中大多採用這種模型形式。然而由於它並非最小實現，這給從理論上研究系統的穩定性、魯棒性等帶來困難。狀態方程表述的模型為理論研究提供了非常方便的形式。更為重要的是，在這種模型形式之下，將預測控制的研究納入到業已成熟的現代控制理論中線性系統的范疇，因而有大量的研究成果可供借鑒與應用，這給預測控制理論研究提供了一個良好的平台。然而由於生產過程中系統狀態的不可測，給這種形式的控制演算法實際應用帶來極大困難。本書的特點之一就是對這兩類模型及其控制演算法都作了介紹，並重點介紹具有約束的多變數預測控制演算法。本書的另一特點是對工業模型預測控制（MPC）演算法及其商品軟體進行了評述，並就相關演算法進行了介紹。這種能處理非方系統且能夠對控制目標按優先順序進行排序的工業MPC演算法是目前國際上通行的MPC軟體的核心。相信這部分內容對應用工作者在理解及現場調試MPC系統時會有幫助。書中還介紹了作者十多年來在從事MPC現場成功應用的典型實例，並提供了自行研製的具有自主知識產權的工業MPC通用軟體的演算法框架。
本書可作為高等學校自動化類等專業的研究生教材以及本科高年級學生的教學參考書，也可供相關工程技術人員參考使用。 第1章 引言
1.1 預測控制的特點
1.2 早期歷史和術語
1.3 在遞階控制體系中的預測控制
習題
第2章 預測控制的基本原理
2.1 預測模型
2.2 限時域滾動計算的思想
2.3 算最優輸入
2.4 反饋與預測校正
2.5 不穩定的裝置
2.6 澄清一些誤解
習題
第3章 預測控制中的模型與預測
3.1 階躍響應與脈沖響應模型
3.1.1 單輸入、單輸出裝置的階躍響應預測模型
3.1.2 多輸入、多輸出裝置的階躍與脈沖響應預測模型
3.2 傳遞函數模型
3.2.1 傳遞函數模型表述
3.2.2 利用傳遞函數模型的預測
3.2.3 擾動模型
3.2.4 廣義預測控制模型
3.2.5 多變數系統
3.3 狀態空間模型
3.3.1 狀態空間模型的表述
3.3.2 利用狀態空間模型的預測
3.4 模型之間的轉換
3.4.1 階躍響應與狀態空問模型關系
3.4.2 由階躍響應得到低維狀態空間模型
附錄3—1 Diophantine方程
附錄3—2 奇異值分解
習題
第4章 無約束預測控制演算法
4.1 基於階躍響應模型的動態矩陣控制演算法
4.1.1 單輸入、單輸出裝置的動態矩陣控制演算法
4.1.2 多變數系統的動態矩陣預測控制演算法
4.2 基於傳遞函數模型的廣義預測控制演算法
4.2.1 預測模型
4.2.2 滾動優化
4.2.3 在線辨識與校正
4.3 基於狀態空間模型的預測控制演算法
4.3.1 預測控制的基本表述
4.3.2 求解無約束預測控制問題
習題
第5章 約束預測控制的優化求解
5.1 基於狀態空間模型的約束預測控制
5.1.1 利用二次規劃（QP）求解
5.1.2 控制器的結構
5.1.3 求解QP問題
5.1.4 約束軟化與管理
5.2 基於階躍響應模型的約束預測控制
5.3 兩種模型描述方式的預測控制演算法比較
習題
第6章 穩定性和魯棒性分析
6.1 穩定性分析
6.1.1 終端等式約束
6.1.2 無限時域
6.1.3 終端加權
6.2 魯棒性分析
6.2.1 線性矩陣不等式
6.2.2 模型不確定性
6.2.3 基於LMI的魯棒預測控制演算法
附錄
習題
第7章 工業多變數預測控制技術
7.1 工業預測控制技術評述
7.1.1 工業MPC技術發展的簡要回顧
7.1.2 工業MPC控制技術評述
7.2 工業多變數預測控制器的實現技術
7.2.1 兩個層次的最優化演算法
7.2.2 工業MPC中提高系統魯棒性的技術
7.2.3 一種可以處理積分對象的工業MPc演算法
7.2.4 在遞階控制體系中穩態——動態兩層結構的預測控制系統的功能分析
7.2.5 一個工業MPC演算法的結構及功能簡介
習題
第8章 工業預測控制應用設計與實例
參考文獻

『貳』 現在主流的電機模擬分析軟體是哪個，電機廠商都用哪些軟體

很多廠商都用中望電磁，可滿足企業的模擬分析需求。中望電磁屬於三維全波電磁模擬軟體，具有模擬精度高、效率高、內存佔用小以及建模強大特點。從工程師使用體驗來說，中望電磁功能比較齊全，界面更加友好易用，還有中文版本，個人覺得挺好的

『叄』 模型預測控制的方法

模型預測控制是一種基於模型的閉環優化控制策略，其演算法的核心是：可預測未來的動態模型，在線反復優化計算並滾動實施的控製作用和模型誤差的反饋校正。模型預測控制具有控制效果好、魯棒性強等優點，可有效地克服過程的不確定性、非線性和並聯性，並能方便的處理過程被控變數和操縱變數中的各種約束。從模型預測控制的基本原理出發，常見的有三種預測控制演算法：
1)基於非參數模型的模型預測控制
代表性演算法有模型演算法(MAC)和動態矩陣控制(DMC)。這類演算法分別採用脈沖響應模型和有限階躍響應模型作為過程預測模型，無需考慮模型結構和階次，可將過程時滯自然納入模型中，尤其適合表示動態響應不規則的對象特性，適合處理開環穩定多變數過程約束問題的控制。
2)基於ARMA或CARIMA等輸入輸出參數化模型的預測控制演算法。
這類演算法有經典自適應控制發展而來，融合了自校正控制和預測控制的優點。其反饋校正通過模型的在線辨識和控制率的在線修正以自校正的方式實現，其中最具代表性的是廣義預測演算法，它可應用於時變時滯較難控制的對象，並對系統的時滯和階次不確定有良好的魯棒性，但對於多變數系統，演算法實施較困難。
3)滾動時域控制。由LQ和LQG演算法發展而來
對於狀態空間模型，用有限時域二次性能指標再加終端約束的滾動時域控制演算法來保證系統穩定性。它已拓展到跟蹤控制和輸出反饋控制。各類模型預測控制演算法雖然在模型、控制和性能上存在許多差異，但其核心都是基於滾動時域原理，演算法中包含了預測模型、滾動優化和反饋校正三個基本原理。