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第1章　绪论
　　1.1　引言
随着现代工业生产的发展，DCS、现场总线等技术的广泛应用和信息网络的建立，控制系统的结构越来越复杂，在炼钢、轧钢、炼油、发电、造纸、化工等生产过程中，系统由许多局部子系统组成，在子系统之间，不但有物质、能量的流通，而且有大量的信息流通，子系统之问存在着复杂的关联。系统的外部环境和内部干扰是多变的、不确定的。同时对生产过程的优化目标提出了越来越高的要求，除了对单个生产装置或局部子系统实现优化控制外，追求整个系统的全局优化已是提高产品质量和降低成本的关键（万百五，2003；Skogestad，2000a）。传统的控制理论和方法一般将这类控制系统看做是一个多输人多输出的系统，用多变量系统的控制来概括，但是随着系统维数的不断增加，子系统之间关联复杂性的不断加强，采用传统的控制理论和方法已经不满足现代工业牛产实时性发展的需要。现有的控制理论一般都足在一个回路中考虑问题，不考虑回路之间的关联，系统结构的复杂性的提高，以及工业生产过程的上述新特点，对现有的控制理论和方法提出了新的挑战。
在复杂大工业过程中普遍存在着一种具有多级串联结构的控制系统，由若干个子系统构成，每个子系统可看做足独立的局部控制系统，子系统之间存在着工艺流程方向上的关联作用，即仪前一子系统的输出影响后面的子系统，系统整体具有单向不可逆性。这类控制问题的控制目标多，例如，最终的产品质量、系统的总体能量消耗最小等，不但要求对局部子系统进行局部控制优化，而且要求最终实现系统的整体优化，同时每一个子系统又存在着局部的控制自由度和各种约束。
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内容简介

本书内容取材新颖、广泛，结合实际，针对复杂大工业系统全局工况系统的优化控制问题，从控制器参数的优化调整、多级串联系统的整体优化以及网络信息环境下的系统优化控制等几个方面阐述了近年来的最新成果。全书共分10章，其内容可以分为三部分。第一部分介绍针对大多数工业系统的底层控制回路所采用PID或者模糊控制器，研究提出了一种两层结构基于广义预测控制性能指标的控制器参数调整方法；第二部分针对具有多级串联结构的控制系统，提出了基于动态系统优化与参数估计集成方法的分布式预测控制算法，分析了算法的收敛性，证明了在满足某些假设条件下迭代收敛解满足原非线性优化问题的最优性必要条件；第三部分针对在网络信息模式下的串联结构系统，在基于Nash最优分布式预测控制的研究基础上，改进了优化性能指标的选取，提出了一种基于邻域优化的网络化预测控制策略，给出一种迭代的网络化MPC设计方法。
本书适于从事控制科学与工程、计算机控制、系统工程和信息工程等专业的广大科技人员阅读，也可供高等院校相应专业的师生参考。