Introduction -- Discrete-time and Sampled-data Systems -- Nonlinear Model Predictive Control -- Infinite-horizon Optimal Control -- Stability and Suboptimality Using Stabilizing Constraints -- Stability and Suboptimality without Stabilizing Constraints -- Feasibility and Robustness -- Numerical Discretization -- Numerical Optimal Control of Nonlinear Systems -- Examples -- Appendix: Brief Introduction to NMPC Software.

No Lineal Modelo de Control Predictivo es una introducción exhaustiva y rigurosa a NMPC para sistemas de tiempo discreto y de datos muestreados. NMPC se interpreta como una aproximación de un control óptimo de horizonte infinito de modo que las propiedades importantes, tales como estabilidad de bucle cerrado, la optimalidad inversa y suboptimalidad se pueden derivar de una manera uniforme. Estos resultados se complementan con las discusiones sobre la viabilidad y robustez. Esquemas NMPC con y sin la estabilización de las limitaciones de terminales son detalladas y ejemplos intuitivos ilustran el rendimiento de diferentes variantes NMPC. Una introducción a los algoritmos no lineales de control óptimo da una idea de cómo la rutina de optimización no lineal - el núcleo de cualquier controlador NMPC - obras. Un apéndice que cubre software NMPC y del software en MATLAB ® y C + + (descargable desde http://www.nmpc-book.com/) permite a los lectores a realizar experimentos informáticos que exploran las posibilidades y limitaciones de NMPC.