迭代学习模型预测控制算法研究
| 中文摘要 | 第1页 |
| 英文摘要 | 第3-6页 |
| 第一章 引言 | 第6-10页 |
| ·选题背景 | 第6-7页 |
| ·迭代学习控制与其它先进控制的结合 | 第7页 |
| ·预测控制 | 第7-8页 |
| ·预测控制与迭代学习控制的结合 | 第8页 |
| ·本文研究的内容和文章结构 | 第8-10页 |
| 第二章 迭代学习控制 | 第10-23页 |
| ·迭代学习控制基本知识 | 第10-12页 |
| ·迭代学习控制的提出 | 第10页 |
| ·迭代学习控制的特点及主要特性 | 第10-12页 |
| ·迭代学习控制研究的内容 | 第12页 |
| ·迭代学习控制的应用现状分析 | 第12-13页 |
| ·迭代学习控制算法具体描述 | 第13-16页 |
| ·迭代学习律 | 第16-21页 |
| ·PID型学习律 | 第16-17页 |
| ·高阶学习算法 | 第17页 |
| ·反馈-前馈迭代学习控制 | 第17-18页 |
| ·最优迭代学习控制律 | 第18-21页 |
| ·仿真研究 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 模型预测控制 | 第23-33页 |
| ·预测控制的理论及应用发展 | 第23-24页 |
| ·预测控制的基本知识 | 第24-28页 |
| ·预测控制的基本原理 | 第24-26页 |
| ·预测控制算法 | 第26-28页 |
| ·卡尔曼滤波器的理论与应用 | 第28-32页 |
| ·离散时间系统及被估计的过程 | 第28-29页 |
| ·卡尔曼滤波估计算法 | 第29-32页 |
| ·滤波器系数及调整 | 第32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 基于迭代学习的模型预测控制算法 | 第33-47页 |
| ·过程模型描述 | 第33-35页 |
| ·迭代学习控制与预测控制的结合 | 第35-40页 |
| ·基于采样时间的动态迭代误差模型的形成 | 第35-37页 |
| ·预测控制的构建 | 第37-38页 |
| ·卡尔曼估计 | 第37-38页 |
| ·最优预测 | 第38页 |
| ·求解控制律 | 第38-40页 |
| ·仿真实验 | 第40-46页 |
| ·跟踪性能实验 | 第40-45页 |
| ·抗实时扰动实验 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 基于模糊模型的非线性迭代学习预测控制算法 | 第47-60页 |
| ·T-S模型简介 | 第47页 |
| ·T-S模型结构形式 | 第47-50页 |
| ·T-S输入输出模糊模型 | 第47-48页 |
| ·T-S状态方程模糊模型 | 第48-49页 |
| ·T-S混合模糊模型 | 第49-50页 |
| ·控制过程描述 | 第50-52页 |
| ·基于T-S模型的迭代学习预测控制算法研究 | 第52-54页 |
| ·基于采样时间的动态迭代误差模型 | 第52-53页 |
| ·实施预测控制算法 | 第53-54页 |
| ·预测控制构建 | 第53页 |
| ·卡尔曼估计 | 第53-54页 |
| ·求解控制律 | 第54页 |
| ·仿真分析 | 第54-59页 |
| ·跟踪性能实验 | 第54-58页 |
| ·抗扰动性能实验 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 结论与展望 | 第60-62页 |
| ·结论 | 第60页 |
| ·展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第68页 |
