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基于组合模型的非线性预测控制算法及其应用研究

摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第1章 绪论第11-33页
   ·预测控制技术发展概况第11-22页
     ·MPC的发展历史第11-18页
     ·MPC的基本特征第18-19页
     ·MPC面临的主要问题第19-22页
   ·非线性预测控制发展概况第22-29页
     ·NMPC在过程控制中的应用第22-24页
     ·NMPC的主要研究方法第24-27页
     ·NMPC面临的主要问题第27-29页
   ·本文的研究意义第29-30页
   ·本文的组成第30-33页
第2章 预测模型的选择第33-59页
   ·系统辨识及模型结构的选择第33-35页
   ·NMPC算法常用的预测模型第35-50页
     ·NMPC软件包所用模型对比第35-38页
     ·机理模型和实验模型的选择第38-40页
     ·Hammerstein模型和 Wiener模型的选择第40-43页
     ·组合模型的选择第43-50页
   ·数值稳态模型和线性ARX组合模型第50-54页
     ·数值模型的提出第50-52页
     ·数值稳态模型与ARX模型的串联第52-53页
     ·数值稳态模型与ARX模型的并联第53-54页
   ·神经网络稳态模型和ARX组合模型第54-59页
     ·BP-ARX组合模型第55-57页
     ·自适应NMPC算法第57-59页
第3章 SISO系统的数值 NMPC算法第59-81页
   ·预测模型的建立第59-65页
     ·数值稳态模型第59-62页
     ·线性 ARX模型第62-64页
     ·数值稳态-ARX组合模型第64-65页
   ·滚动优化算法第65-69页
     ·输出预测第65-67页
     ·在线优化第67-69页
   ·仿真对比第69-80页
     ·控制阀第69-72页
     ·热交换器第72-75页
     ·CSTR第75-80页
   ·分析与讨论第80-81页
第4章 SISO系统的自适应 NMPC算法第81-103页
   ·预测模型的建立第81-85页
     ·数值稳态-ARX组合模型第81-83页
     ·具有二次平方项的预测模型第83-85页
   ·滚动优化算法第85-90页
     ·输出预测第85-88页
     ·在线优化第88-89页
     ·自适应算法第89-90页
   ·仿真对比第90-101页
     ·与数值 NMPC及 GPC算法的对比第91-96页
     ·pH中和反应过程第96-101页
   ·分析与讨论第101-103页
第5章 MIMO系统的PV-NMPC算法第103-131页
   ·BP-ARX组合模型第103-111页
     ·神经网络稳态模型第104-108页
     ·预测模型的建立第108-111页
   ·滚动优化算法第111-117页
     ·输出预测第111-113页
     ·在线优化第113-114页
     ·自适应算法第114-117页
   ·仿真对比第117-129页
     ·化学反应罐第117-122页
     ·pH中和反应过程第122-129页
   ·分析与讨论第129-131页
第6章 NPC软件概要设计第131-139页
   ·NPC软件总体设计第131-132页
   ·功能模块划分第132-138页
     ·离线模型辨识模块第132-134页
     ·在线 NMPC控制模块第134-138页
   ·NPC软件主要功能第138-139页
第7章 耦合水箱系统的非线性预测控制研究第139-155页
   ·耦合水箱实验装置描述第139-142页
   ·系统模型辨识及控制器设计第142-148页
   ·实验结果第148-153页
   ·小结第153-155页
第8章 总结与展望第155-158页
   ·全文总结第155-156页
   ·研究展望第156-158页
参考文献第158-169页
致谢第169-170页
个人简历、在学期间发表的学术论文第170页

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