| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 目录 | 第10-13页 |
| TABLE OF CONTENTS | 第13-16页 |
| 图目录 | 第16-18页 |
| 表目录 | 第18-19页 |
| 1 绪论 | 第19-43页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第19页 |
| 1.2 预测控制的基本原理 | 第19-23页 |
| 1.3 非线性预测控制的应用现状 | 第23-29页 |
| 1.3.1 工业过程中的预测控制 | 第23页 |
| 1.3.2 NMPC的主要研究方法及应用 | 第23-27页 |
| 1.3.3 NMPC存在的主要问题 | 第27-29页 |
| 1.4 CSTR过程非线性分析 | 第29-39页 |
| 1.4.1 CSTR反应釜结构 | 第29-31页 |
| 1.4.2 构建CSTR非线性动力学模型 | 第31-33页 |
| 1.4.3 CSTR反应过程的特点 | 第33-36页 |
| 1.4.4 CSTR系统的非线性特性仿真分析 | 第36-38页 |
| 1.4.5 CSTR系统控制存在的难点问题 | 第38-39页 |
| 1.5 国内外连续搅拌反应釜控制技术的研究现状 | 第39-41页 |
| 1.6 本文研究的主要内容 | 第41-43页 |
| 2 CSTR过程基于LS-SVM的神经网络预测控制 | 第43-72页 |
| 2.1 引言 | 第43-44页 |
| 2.2 最小二乘支持向量机 | 第44-48页 |
| 2.2.1 核函数的选择 | 第44-46页 |
| 2.2.2 LS-SVM的参数选取问题 | 第46-48页 |
| 2.3 神经网络预测控制概述 | 第48-53页 |
| 2.3.1 神经网络预测控制的原理 | 第48-49页 |
| 2.3.2 神经网络预测控制的结构 | 第49-50页 |
| 2.3.3 神经网络预测控制算法 | 第50-53页 |
| 2.4 CSTR过程的LS-SVM神经网络预测控制 | 第53-71页 |
| 2.4.1 CSTR过程模型辨识 | 第53-56页 |
| 2.4.2 求解CSTR系统预测控制律 | 第56-63页 |
| 2.4.3 CSTR过程的LS-SVM神经网络预测控制器设计 | 第63-68页 |
| 2.4.4 仿真结果及分析 | 第68-71页 |
| 2.5 本章小结 | 第71-72页 |
| 3 CSTR过程基于区间控制多变量约束迭代预测控制 | 第72-87页 |
| 3.1 引言 | 第72-73页 |
| 3.2 区间预测控制算法 | 第73-79页 |
| 3.2.1 区间控制 | 第73-74页 |
| 3.2.2 区间预测控制算法 | 第74-78页 |
| 3.2.3 仿真实例 | 第78-79页 |
| 3.3 基于区间控制多变量约束迭代预测控制算法 | 第79-86页 |
| 3.3.1 非线性系统模型描述及变换 | 第79-80页 |
| 3.3.2 区间控制多变量约束迭代预测控制算法实现 | 第80-82页 |
| 3.3.3 仿真结果及分析 | 第82-86页 |
| 3.4 本章小结 | 第86-87页 |
| 4 CSTR过程基于卡尔曼滤波器约束预测控制 | 第87-105页 |
| 4.1 引言 | 第87页 |
| 4.2 卡尔曼滤波器简介 | 第87-90页 |
| 4.2.1 卡尔曼滤波器的发展背景 | 第87-88页 |
| 4.2.2 卡尔曼滤波器的原理 | 第88-90页 |
| 4.3 CSTR过程的卡尔曼滤波器设计 | 第90-95页 |
| 4.3.1 CSTR系统的数学模型 | 第90-93页 |
| 4.3.2 CSTR过程的卡尔曼滤波器设计 | 第93-95页 |
| 4.4 基于卡尔曼滤波器约束非线性系统预测控制 | 第95-104页 |
| 4.4.1 约束NMPC算法 | 第95-98页 |
| 4.4.2 卡尔曼滤波器约束预测控制算法的实现 | 第98-100页 |
| 4.4.3 仿真实验 | 第100-104页 |
| 4.5 本章小结 | 第104-105页 |
| 5 CSTR过程的自适应预测控制方法研究 | 第105-118页 |
| 5.1 引言 | 第105页 |
| 5.2 干扰观测器 | 第105-110页 |
| 5.2.1 干扰观测器的描述 | 第105-108页 |
| 5.2.2 带有干扰观测器的2自由度控制系统的分析 | 第108-110页 |
| 5.3 CSTR过程的自适应预测控制 | 第110-117页 |
| 5.3.1 CSTR过程的假设条件 | 第110-111页 |
| 5.3.2 CSTR过程自适应鲁棒预测控制器的设计 | 第111-112页 |
| 5.3.3 CSTR过程稳定性分析 | 第112-113页 |
| 5.3.4 仿真结果及分析 | 第113-117页 |
| 5.4 本章小结 | 第117-118页 |
| 6 结论与展望 | 第118-122页 |
| 6.1 结论 | 第118-119页 |
| 6.2 创新点摘要 | 第119-120页 |
| 6.3 展望 | 第120-122页 |
| 参考文献 | 第122-133页 |
| 攻读博士学位期间发表学术论文情况 | 第133-134页 |
| 致谢 | 第134-135页 |
| 作者简介 | 第135-136页 |
