| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 网络控制系统的背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 网络控制系统研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第11-12页 |
| 第2章 网络控制系统基础知识 | 第12-24页 |
| 2.1 网络控制系统的基本结构 | 第12页 |
| 2.2 网路控制系统的基本问题 | 第12-16页 |
| 2.2.1 网络时延 | 第13页 |
| 2.2.2 节点驱动方式 | 第13-15页 |
| 2.2.3 单包/多包的传输 | 第15-16页 |
| 2.2.4 网络调度 | 第16页 |
| 2.2.5 数据包的乱序和丢失 | 第16页 |
| 2.2.6 时钟同步 | 第16页 |
| 2.3 网络控制系统稳定性分析 | 第16-18页 |
| 2.4 仿真环境介绍和实验平台的搭建 | 第18-23页 |
| 2.4.1 TrueTime2.0 工具箱介绍 | 第18-20页 |
| 2.4.2 TrueTime安装步骤 | 第20-21页 |
| 2.4.3 仿真分析 | 第21-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于改进PSO-BP的时延预测 | 第24-37页 |
| 3.1 BP神经网络 | 第24-31页 |
| 3.1.1 人工神经元模型 | 第24-25页 |
| 3.1.2 BP神经网络结构 | 第25-29页 |
| 3.1.3 结构选择和算法流程 | 第29-31页 |
| 3.2 基于改进PSO-BP神经网络的时延预测 | 第31-36页 |
| 3.2.1 粒子群算法基本原理 | 第31-32页 |
| 3.2.2 基于改进PSO优化BP神经网络时延预测 | 第32-33页 |
| 3.2.3 仿真分析 | 第33-36页 |
| 3.3 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于PI型隐式GPC算法的控制器设计 | 第37-57页 |
| 4.1 预测控制算法 | 第37-46页 |
| 4.1.1 预测控制算法的基本特征 | 第37-40页 |
| 4.1.2 广义预测控制算法 | 第40-44页 |
| 4.1.3 广义预测控制算法的参数选择 | 第44-45页 |
| 4.1.4 隐式广义预测控制算法 | 第45-46页 |
| 4.2 控制方案 | 第46-48页 |
| 4.3 PI型隐式GPC算法 | 第48-56页 |
| 4.3.1 PI型隐式GPC算法基本原理 | 第48-50页 |
| 4.3.2 PI型隐式GPC算法的稳定性分析 | 第50-53页 |
| 4.3.3 仿真分析 | 第53-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 结论 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 在学研究成果 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |