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基于神经网络模型的时滞非线性系统预测控制研究

致谢第4-5页
摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
1 绪论第10-20页
    1.1 引言第10页
    1.2 选题目的与意义第10-11页
    1.3 时滞非线性系统研究现状第11-16页
        1.3.1 辨识方法第11-13页
        1.3.2 控制方案第13-16页
    1.4 时滞非线性系统的预测控制方案第16-18页
    1.5 论文的主要内容和安排第18-19页
    1.6 本章小结第19-20页
2 时滞系统神经网络预测模型第20-32页
    2.1 引言第20页
    2.2 非线性系统的预测控制第20-23页
        2.2.1 预测控制的原理第20-21页
        2.2.2 预测控制系统结构第21-23页
        2.2.3 非线性系统预测控制模型描述第23页
    2.3 神经网络时滞模型第23-27页
        2.3.1 神经网络时滞非线性辨识模型结构第24-26页
        2.3.2 时滞非线性神经网络模型的优化算法第26-27页
    2.4 仿真验证第27-29页
    2.5 本章小结第29-32页
3 时滞系统神经网络模型自校正控制第32-40页
    3.1 引言第32页
    3.2 神经网络模型预测控制结构第32-33页
    3.3 时滞非线性系统的神经网络预测自校正控制第33-35页
        3.3.1 控制算法第34-35页
    3.4 仿真验证第35-38页
    3.5 本章小结第38-40页
4 时滞系统神经网络广义预测控制第40-52页
    4.1 引言第40页
    4.2 广义预测控制第40-45页
        4.2.1 基于CARIMA模型的控制算法第40-43页
        4.2.2 隐式自校正控制算法第43-45页
    4.3 时滞非线性系统的广义预测控制第45-47页
        4.3.1 预测模型及其修正第45-46页
        4.3.2 广义隐式预测控制器第46-47页
    4.4 基于改进RBF网络预测模型的广义隐式预测控制结构第47-48页
    4.5 仿真研究第48-51页
    4.6 本章小结第51-52页
5 总结与展望第52-54页
    5.1 总结第52-53页
    5.2 展望第53-54页
参考文献第54-58页
作者简历第58-60页
学位论文数据集第60页

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