前言

随着工业生产规模的不断扩大、复杂程度的不断增强，以及人们对系统控制要求的不断提高，常规PID控制难以获得满意的控制效果，尤其是当工业过程存在不确定性、非线性、大时滞、多变量强耦合等复杂特性时，现代控制理论及其应用的局限性也日益明显。

为了更好地解决复杂工业过程控制问题，上世纪70年代后期，出现了先进控制策略（Advanced process control,APC），其中，内模控制（Internal Model Control，IMC）是Garcia和Morari受模型控制算法和动态矩阵控制算法的启发，于1982年提出的一种较为成功的预测控制算法。作为一种实用性很强的控制方法，内模控制因其设计原理简单，可同时考虑多种指标，应用范围广，参数整定直观明了，鲁棒性可在线调整，控制性能优越等优点引起了控制界的广泛关注，并成为了工业工程控制领域中重要的鲁棒控制方法之一。

本书是作者在深入了解内模控制发展概况的基础上，结合近十年的主要研究成果，归纳了复杂过程内模控制的设计方法，并通过工程应用展示了内模控制良好的应用前景。全书内容共6章，主要包括以下内容：

第1章主要介绍了内模控制原理和常规设计方法以及内模控制的国内外研究应用现状。

第2章介绍了时滞过程内模PID控制器鲁棒设计方法。针对工业控制系统中普遍存在的时滞过程，结合最大灵敏度性能指标，给出了控制器可调参数 λ 鲁棒整定的解析表达式，避免了控制器参数整定的盲目性，确保了系统的鲁棒性。

第3章介绍了智能自适应内模控制器设计方法。针对常规内模PID控制器参数整定需在系统动态性能与鲁棒性之间折中的不足，分别将模糊系统理论、神经网络理论与内模控制相结合，给出了基于智能自适应整定的内模控制器设计方法，改善了系统的控制性能。

第4章介绍了神经网络内模控制的设计方法，针对该方法设计中常见的问题如局部最小、神经网络逆系统的构造以及神经网络结构优化等方面给出了几种改进方法，一定程度上减少了神经网络内模控制在结构上的保守性，并拓宽了内模控制的应用范围。

第5章将模糊系统建模方法引入到内模控制结构中，介绍了基于自适应遗传算法和改进型微粒群算法的T-S模型辨识方法，以及使用T-S模型建立非线性过程的正-逆模型，进而设计模糊内模控制器的方法。在某种程度上克服了非线性内模控制方法中难以建立精确模型及其逆模型的困难。

第6章介绍了内模控制方法的应用。针对高性能位置伺服系统的要求与现有控制方法的不足，将内模控制分别成功地应用于光电跟踪伺服系统和火炮电液位置伺服系统，提高了系统的跟踪精度。另外，基于DSP处理器实现了交流调速系统的单神经元内模控制，增强了系统的自适应性。

本书的写作是在山西省青年科学基金项目《智能自适应内模控制方法研究， 20021018》、山西省自然科学基金项目《非线性系统鲁棒内模控制方法研究， 2007011049》以及多项企业横向委托项目研究、开发的基础上，进一步总结完善而成的。借此机会，作者衷心感谢山西省科技厅基础处对本书研究工作的支持。全书由赵志诚教授组织、统稿和定稿，其中，第2、3、6章由赵志诚撰写，第1、4、5章由文新宇撰写。

本书的完成得到了太原科技大学的大力支持。太原科技大学自动化教研室的许多老师和同事多年来对作者的指导和帮助，使作者受益匪浅。硕士研究生桑海、王强、王元元、李果、李长华、李明杰、孟芳芳等同学为本书的校对工作做出了贡献。在此对他们表示衷心的感谢！在本书内容的研究和撰写过程中，笔者参考了许多研究文献和相关资料，在此，向书中引用到其学术论著及研究成果的中外学者同行致谢。

由于作者的能力和水平有限，书中难免存在一些缺点和错误，敬请相关研究领域的专家、学者及广大读者批评指正。

赵志诚 文新宇

2012年6月