●第1章緒論1
1.1模型預測控制的發展歷程1
1.2非線性模型預測控制3
1.2.1非線性模型預測控制存在的固有問題3
1.2.2準確優化法與近似優化法4
1.2.3非線性模型預測控制的有效方法5
1.2.4非線性模型預測控制的穩定性問題10
1.3智能發電廠模型預測控制11
1.3.1發電廠模型預測控制的背景與挑戰11
1.3.2發電廠模型預測控制的研究現狀15
第2章非線性模型預測控制的理論基礎——非線性約束優化方法18
2.1非線性模型預測控制的優化問題18
2.2無約束的優化問題23
2.2.1解析法23
2.2.2直接法43
2.3帶約束的優化問題54
2.3.1帶等式約束的優化問題55
2.3.2帶不等式約束的優化問題58
2.3.3帶混合約束的優化問題66
2.3.4模型預測控制中基本的優化問題求解81
2.4現代啟發式優化算法83
2.4.1模擬退火算法84
2.4.2遺傳算法87
2.4.3蟻群優化算法93
2.4.4粒子群優化算法98
2.5本章小結102
第3章基於反饋線性化的非線性模型預測控制103
3.1準確反饋線性化105
3.1.1單輸入單輸出繫統準確反饋線性化105
3.1.2多輸入多輸出繫統準確反饋線性化107
3.2線性控制結構110
3.3約束處理112
3.3.1非線性約束的展開113
3.3.2迭代QP算法113
3.3.3算法步驟115
3.4仿真結果116
3.4.1數字例子116
3.4.2攪拌反應器118
3.5本章小結121
第4章風力發電繫統高效非線性模型預測控制122
4.1雙饋風力發電機組的非線性模型預測控制123
4.1.1雙饋風力發電機組控制的研究背景123
4.1.2電網平衡情況下雙饋風力發電機非線性模型預測控制125
4.1.3電網不平衡情況下雙饋風力發電機非線性模型預測控制140
4.2永磁同步電機高效非線性模型預測控制154
4.2.1永磁同步電機控制背景154
4.2.2PMSM非線性模型建立155
4.2.3PMSM狀態反饋線性化156
4.2.4PMSM的約束模型預測控制策略158
4.2.5仿真結果163
4.3本章小結168
第5章火力發電機組的非線性模型預測控制169
5.1基於模糊模型的非線性模型預測迭代學習控制169
5.1.1T-S過程模型的描述170
5.1.2NMPILC控制律求解172
5.1.3NMPILC繫統收斂性分析175
5.1.4鍋爐-汽輪機繫統仿真研究177
5.2超超臨界機組的分級遞階非線性模型預測控制185
5.2.1研究背景185
5.2.2超超臨界機組的控制問題186
5.2.3USC繫統的分級遞階非線性模型預測控制188
5.2.4仿真結果195
5.3本章小結204
第6章火力發電繫統的經濟模型預測控制205
6.1火電機組穩定模糊經濟模型預測控制206
6.1.1鍋爐-汽輪機模糊模型206
6.1.2模糊經濟模型預測控制器設計208
6.1.3仿真研究213
6.2基於深度神經網絡的超超臨界機組經濟模型預測控制219
6.2.1超超臨界機組模型219
6.2.2經濟模型預測控制220
6.2.3仿真研究226
6.3本章小結232
第7章核電機組的非線性模型預測控制233
7.1基於離線不變集的水位模糊預測控制233
7.1.1蒸汽發生器水位控制繫統234
7.1.2水位模糊繫統238
7.1.3水位準最小優選模糊預測控制240
7.1.4數值仿真研究245
7.2重水堆空間功率分散模糊預測控制248
7.2.1反應堆功率控制繫統249
7.2.2模糊建模252
7.2.3分散模糊預測控制255
7.2.4仿真結果257
7.3本章小結263
參考文獻265

本書從非線性模型預測控制存在的固有問題入手，闡述非線性模型預測控制的優化求解方法，完整構造基於輸入輸出反饋線性化的非線性模型預測控制策略，針對發電過程的復雜動態特性深入開展非線性模型預測控制的應用研究。全書共7章，第1章綜述非線性模型預測控制的發展及其在發電過程控制中的應用；第2章全面討論非線性模型預測控制的優化求解方法，包括經典的二次規劃方法、現代啟發式優化算法，以及近年來興起的數據驅動方法；第3章詳細構造基於反饋線性化的非線性模型預測控制；第4章運用輸入輸出反饋線性化構造雙饋風力發電機組的非線性模型預測控制；第5章針對160MW燃油火電機組，構造基於模糊模型的非線性模型預測迭代學習控制，進而針對1000MW超超臨界機組，構造基於模糊神經網絡的分級遞階非線性模型預測控制；第6章深入研究火力發電繫統的經濟模型預測控制；第7章在深入研究“堆跟機”模式下核反應堆控制繫統特性的基礎上，構造核電機等