《模型预测控制》是由陈虹教授编著的专业学术书籍，深入浅出地介绍了模型预测控制的基本理论、算法及应用。适合自动化及相关领域的研究人员和学生阅读参考。
《模型预测控制》是陈虹教授的一本专著，深入浅出地探讨了先进的控制策略——模型预测控制（MPC）。MPC是一种基于数学模型的实时优化方法，通过预测系统的未来行为来制定最优控制序列，并仅实施当前时刻的最佳输入以达到预期目标。这本书非常适合高校自动化及相关专业的教师、研究生和高年级本科生作为教材使用，因为它不仅涵盖了理论基础，还强调了实际应用。
书中详细讲解了状态空间理论，这是理解MPC的基础。状态空间模型描述系统的动态行为，将系统变量统一在矩阵形式中进行分析与设计。陈虹教授在此基础上阐述了如何利用这些模型预测未来的行为以支持控制决策。
接着，书深入探讨了滚动优化原理，即每次控制周期重新计算并仅执行最优输入的策略，保证控制器适应变化的能力。书中详细介绍了多种MPC算法如线性二次型、凸优化和非线性MPC等，并讨论了它们在实际应用中的收敛性和稳定性问题。
此外，《模型预测控制》还分析了系统不确定性、约束处理及在线计算效率对性能的影响，通过研究各种案例来帮助读者理解如何提升系统的控制效果。书中提供了丰富的例子与实例，使理论知识紧密结合工程实践，在工业过程控制、电力系统和机器人控制等领域有广泛应用。
《模型预测控制》不仅是一本理论教材，更是一部实用指南。它为学习MPC的基本原理及算法提供重要参考资料，并指导读者在实际问题中应用这些方法以增强自身能力。无论是教学还是科研，《模型预测控制》都可作为现代控制技术的重要资料来源。
5星
