生物氧化预处理过程中进气量的预测控制研究
| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 第1章 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第7-8页 |
| 1.1.1 模型预测控制 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.2.1 生物氧化预处理过程国内外研究现状 | 第8-9页 |
| 1.2.2 预测控制国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 现有模型预测控制存在的问题 | 第10-11页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第11-13页 |
| 第2章 相关理论概述 | 第13-22页 |
| 2.1 生物氧化预处理过程工艺流程 | 第13-14页 |
| 2.2 进气量相关理论研究 | 第14-15页 |
| 2.3 支持向量机 | 第15-21页 |
| 2.3.1 机器学习方法 | 第15-16页 |
| 2.3.2 统计学理论 | 第16-17页 |
| 2.3.3 支持向量回归机 | 第17-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 生物氧化预处理过程中不确定性数据处理 | 第22-32页 |
| 3.1 引言 | 第22-23页 |
| 3.2 背景知识 | 第23-24页 |
| 3.2.1 支持向量回归模型 | 第23-24页 |
| 3.2.2 二阶锥规划问题 | 第24页 |
| 3.3 鲁棒的支持向量回归 | 第24-30页 |
| 3.3.1 鲁棒回归约束 | 第24-26页 |
| 3.3.2 线性鲁棒支持向量回归模型 | 第26-27页 |
| 3.3.3 非线性鲁棒的支持向量回归模型 | 第27-28页 |
| 3.3.4 核主成分分析法 | 第28-29页 |
| 3.3.5 误差评价性能指标 | 第29-30页 |
| 3.4 实验仿真结果 | 第30-31页 |
| 3.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 生物氧化预处理过程中进气量的预测控制 | 第32-41页 |
| 4.1 引言 | 第32页 |
| 4.2 PSO优化算法 | 第32-33页 |
| 4.3 基于OSVR和PSO的进气量预测控制 | 第33-36页 |
| 4.3.1 进气量OSVR预测模型 | 第33-34页 |
| 4.3.2 进气量的预测控制器 | 第34-36页 |
| 4.4 预测控制算法步骤 | 第36-37页 |
| 4.5 实验仿真结果 | 第37-40页 |
| 4.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 第5章 进气量混沌同步的鲁棒模型预测控制器设计 | 第41-49页 |
| 5.1 引言 | 第41页 |
| 5.2 问题描述 | 第41-42页 |
| 5.3 鲁棒模型预测控制器的设计 | 第42-46页 |
| 5.4 仿真验证 | 第46-48页 |
| 5.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第6章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 6.1 研究总结 | 第49-50页 |
| 6.2 研究展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第58-60页 |
