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本书的目的是（1）提出新的扩展状态空间模型和基于扩展非最小状态空间模型的模型预测控制（MPC）、预测函数控制（PFC）、PID控制优化以及相关的系统性能分析；（2） 介绍了MPC中的约束处理和松弛约束优化方法；（3）提出了基于改进遗传算法的MPC；（4）给出了相应的工业应用实例。MPC作为一种很有前途的控制算法，在工业过程控制中起着至关重要的作用。近几十年来，在理论和应用方面都取得了很大的进展。在经济快速发展和更高要求的推动下，提高MPC的性能仍然是一个开放的话题。众所周知，过程动力学对控制器的设计是有用的。然而，传统的基于状态空间模型的MPC设计只考虑有限的动态信息，因此可能会限制相关的控制性能。如何利用更多的过程动力学或结合其他优化算法来提高MPC的性能是我们需要研究的问题。同时，MPC中的约束处理在实践中具有重要意义，研究有效的约束处理方法具有重要意义。基于这样的背景，本书旨在提出几种提高MPC性能及其约束处理的方法。此外，本文还利用扩展状态空间模型来改善MPC的性能，并结合相关的工业应用对PID控制进行了优化。因此，本书可以为准备改进MPC方法和其他相关方面的读者提供一些见解。
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