| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第10-12页 |
| ·预测控制的发展现状 | 第12-17页 |
| ·预测控制基本算法的发展 | 第12-13页 |
| ·非线性预测控制 | 第13-15页 |
| ·智能预测控制 | 第15-17页 |
| ·预测控制的工业应用 | 第17-18页 |
| ·本文主要研究内容 | 第18-20页 |
| 第2章 广义预测控制理论 | 第20-36页 |
| ·预测控制的基本原理及其特点 | 第20-24页 |
| ·广义预测控制 | 第24-32页 |
| ·广义预测控制算法 | 第24-30页 |
| ·广义预测控制参数的选择 | 第30-32页 |
| ·广义预测控制的局限性 | 第32页 |
| ·仿真实例 | 第32-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 非线性系统的T-S模糊模型辨识 | 第36-55页 |
| ·模糊辨识 | 第36-37页 |
| ·模糊辨识方法 | 第37-40页 |
| ·基于模糊关系模型的建模方法 | 第37-38页 |
| ·基于模糊神经网络的模糊建模方法 | 第38-40页 |
| ·基于T-S模糊模型的辨识方法 | 第40页 |
| ·T-S模糊模型 | 第40-44页 |
| ·T-S模糊模型的定义 | 第40-42页 |
| ·T-S模糊模型的辨识 | 第42-44页 |
| ·T-S模型辨识的改进算法 | 第44-52页 |
| ·离线辨识 | 第46-50页 |
| ·基于递推模糊聚类的在线模糊辨识 | 第50-52页 |
| ·模糊辨识领域中存在的实际问题 | 第52页 |
| ·仿真实例 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第4章 基于T-S模糊模型的广义预测控制 | 第55-67页 |
| ·模糊预测控制基本原理 | 第55-56页 |
| ·模糊预测控制算法 | 第56-60页 |
| ·广义预测控制算法简述 | 第56-57页 |
| ·T-S模糊预测模型 | 第57-58页 |
| ·模糊广义预测控制(FGPC)的两种结构 | 第58-60页 |
| ·仿真实例 | 第60-65页 |
| ·本章小结 | 第65-67页 |
| 第5章 基于遗传算法的模糊广义预测控制 | 第67-77页 |
| ·遗传算法理论 | 第67-69页 |
| ·基于综合性遗传算法的广义T-S模糊模型的参数辨识 | 第69-72页 |
| ·广义T-S模糊模型结构 | 第69-71页 |
| ·基于综合性遗传算法的模糊模型的辨识 | 第71-72页 |
| ·基于综合性遗传算法的广义T-S模糊模型的预测控制 | 第72-74页 |
| ·仿真实例 | 第74-75页 |
| ·本章小结 | 第75-77页 |
| 结论 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-84页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第84-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 作者简介 | 第86页 |