| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 引言 | 第10-11页 |
| 1.2 实时优化 | 第11-12页 |
| 1.3 模型预测控制 | 第12-14页 |
| 1.4 实时优化与模型预测控制结合的优化控制策略研究现状 | 第14-17页 |
| 1.4.1 稳态RTO与线性MPC结合的双层结构 | 第14-15页 |
| 1.4.2 单层动态实时优化策略 | 第15页 |
| 1.4.3 基于动态实时优化与MPC的分层优化控制策略 | 第15-17页 |
| 1.5 论文的主要内容与结构 | 第17-19页 |
| 第2章 基于线性多模型GPC的双层优化控制策略 | 第19-32页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 广义预测控制 | 第19-24页 |
| 2.2.1 预测模型 | 第20-22页 |
| 2.2.2 滚动优化 | 第22-23页 |
| 2.2.3 在线辨识与校正 | 第23-24页 |
| 2.3 传统的动态实时优化问题描述 | 第24-26页 |
| 2.4 线性多模型GPC控制器的设计 | 第26-29页 |
| 2.4.1 被控对象的描述 | 第26-27页 |
| 2.4.2 多模型集建立和切换策略 | 第27-28页 |
| 2.4.3 控制器设计 | 第28-29页 |
| 2.5 仿真实验 | 第29-31页 |
| 2.6 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于非线性多模型GPC的分层动态优化控制策略 | 第32-42页 |
| 3.1 引言 | 第32-33页 |
| 3.2 基于非线性多模型控制器的优化控制结构 | 第33-34页 |
| 3.3 非线性多模型GPC控制器设计 | 第34-38页 |
| 3.3.1 非线性广义预测控制器 | 第34-36页 |
| 3.3.2 非线性多模型广义预测控制器(NMGPC) | 第36-38页 |
| 3.3.3 切换策略 | 第38页 |
| 3.4 生物反应器仿真研究 | 第38-41页 |
| 3.4.1 PR生物反应器 | 第38-39页 |
| 3.4.2 生物反应器仿真研究 | 第39-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于TLBO优化算法和NMGPC的分层优化控制策略 | 第42-54页 |
| 4.1 引言 | 第42-43页 |
| 4.2 基于TLBO与非线性多模型GPC的分层优化控制结构 | 第43页 |
| 4.3 TLBO优化算法 | 第43-45页 |
| 4.3.1 教师阶段 | 第44页 |
| 4.3.2 学生阶段 | 第44页 |
| 4.3.3 算法流程 | 第44-45页 |
| 4.4 非线性多模型GPC控制器设计 | 第45-48页 |
| 4.4.1 线性广义预测控制 | 第45-47页 |
| 4.4.2 非线性神经网络广义预测控制器 | 第47-48页 |
| 4.4.3 控制器切换指标 | 第48页 |
| 4.5 TLBO优化算法处理动态优化问题仿真测试 | 第48-49页 |
| 4.6 间歇反应器应用 | 第49-53页 |
| 4.7 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 主要工作总结 | 第54页 |
| 5.2 研究工作展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 在读硕士学位期间发表的论文 | 第63页 |
