| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第15-30页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第15-17页 |
| 1.2 线性参数变化系统辨识研究现状 | 第17-22页 |
| 1.2.1 全局辨识方法 | 第17-20页 |
| 1.2.2 局部辨识方法 | 第20-22页 |
| 1.3 线性参数变化系统辨识中有待解决的问题 | 第22-23页 |
| 1.4 预备知识 | 第23-27页 |
| 1.5 本文的主要研究内容 | 第27-30页 |
| 第2章 线性参数变化时滞系统局部辨识方法 | 第30-48页 |
| 2.1 引言 | 第30-32页 |
| 2.2 问题描述 | 第32-33页 |
| 2.3 具有参数变化时滞的LPV系统局部辨识方法 | 第33-40页 |
| 2.3.1 基于期望最大化算法的局部辨识方法 | 第33-38页 |
| 2.3.2 灌溉水渠仿真例子 | 第38-40页 |
| 2.4 具有定常时滞的LPV系统局部辨识方法 | 第40-47页 |
| 2.4.1 基于期望最大化算法的局部辨识方法 | 第40-44页 |
| 2.4.2 高纯度精馏塔仿真例子 | 第44-47页 |
| 2.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第3章 量测缺失下线性参数变化系统局部辨识方法 | 第48-72页 |
| 3.1 引言 | 第48-49页 |
| 3.2 问题描述 | 第49-50页 |
| 3.3 基于广义期望最大化算法的局部辨识方法 | 第50-59页 |
| 3.3.1 LPV FIR模型极大后验估计 | 第50-55页 |
| 3.3.2 LPV OE模型极大似然估计 | 第55-58页 |
| 3.3.3 总体算法流程 | 第58-59页 |
| 3.4 仿真验证 | 第59-65页 |
| 3.4.1 数值算例 | 第59-62页 |
| 3.4.2 连续发酵反应器例子 | 第62-65页 |
| 3.5 三容水箱系统实验 | 第65-69页 |
| 3.6 本章小结 | 第69-72页 |
| 第4章 具有不确定量测时滞的线性参数变化多率系统局部辨识方法 | 第72-92页 |
| 4.1 引言 | 第72-73页 |
| 4.2 问题描述 | 第73-74页 |
| 4.3 快采样率LPV FIR模型辨识 | 第74-81页 |
| 4.3.1 基于期望最大化算法的辨识方法 | 第75-79页 |
| 4.3.2 仿真验证 | 第79-81页 |
| 4.4 快采样率LPV OE模型辨识 | 第81-91页 |
| 4.4.1 基于广义期望最大化算法的辨识方法 | 第83-85页 |
| 4.4.2 数值例子 | 第85-87页 |
| 4.4.3 连续搅拌釜式反应器例子 | 第87-91页 |
| 4.5 本章小结 | 第91-92页 |
| 第5章 量测缺失下线性参数变化时滞系统全局辨识方法 | 第92-106页 |
| 5.1 引言 | 第92-93页 |
| 5.2 问题描述 | 第93-94页 |
| 5.3 基于广义期望最大化算法的全局辨识方法 | 第94-98页 |
| 5.4 仿真验证 | 第98-103页 |
| 5.4.1 数值例子 | 第98-101页 |
| 5.4.2 连续搅拌釜式反应器例子 | 第101-103页 |
| 5.5 本章小结 | 第103-106页 |
| 第6章 线性参数变化系统鲁棒全局辨识方法 | 第106-126页 |
| 6.1 引言 | 第106-107页 |
| 6.2 问题描述 | 第107-108页 |
| 6.3 基于t-分布的问题公式化 | 第108-110页 |
| 6.4 基于广义期望最大化算法的鲁棒全局辨识方法 | 第110-115页 |
| 6.4.1 辨识算法推导 | 第110-115页 |
| 6.4.2 总体算法流程 | 第115页 |
| 6.5 仿真验证 | 第115-122页 |
| 6.5.1 数值例子 | 第115-118页 |
| 6.5.2 质量-弹簧-阻尼器系统仿真例子 | 第118-122页 |
| 6.6 本章小结 | 第122-126页 |
| 结论 | 第126-128页 |
| 参考文献 | 第128-139页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其他成果 | 第139-142页 |
| 致谢 | 第142-144页 |
| 个人简历 | 第144页 |