| 中文摘要 | 第4-6页 |
| 英文摘要 | 第6页 |
| 致谢 | 第8-9页 |
| 目录 | 第9-13页 |
| 第一章 复杂系统预测控制研究概述 | 第13-44页 |
| 1．1 预测控制研究概述 | 第13-21页 |
| 1．1．1 引言 | 第13-16页 |
| 1．1．2 预测控制机理 | 第16-18页 |
| 1．1．3 预测控制的特点及存在的问题 | 第18-21页 |
| 1．2 自适应模型预测控制 | 第21-22页 |
| 1．3 多模型预测控制 | 第22-24页 |
| 1．3．1 基于切换的多模型预测控制 | 第23页 |
| 1．3．2 基于加权的多模型预测控制 | 第23-24页 |
| 1．4 非线性模型预测控制 | 第24-27页 |
| 1．4．1 执行机构引起的非线性系统 | 第25页 |
| 1．4．2 特殊结构描述的非线性系统 | 第25-26页 |
| 1．4．3 一般结构的非线性系统 | 第26-27页 |
| 1．5 智能预测控制 | 第27-28页 |
| 1．6 鲁棒预测控制 | 第28页 |
| 1．7 预测函数控制 | 第28-29页 |
| 1．8 预测控制的工业应用 | 第29-30页 |
| 1．9 本文主要内容 | 第30-33页 |
| 参考文献 | 第33-44页 |
| 第二章 基于Laguerre模型的自适应双值预测函数控制 | 第44-55页 |
| 2．1 引言 | 第44-45页 |
| 2．2 离散Laguerre函数及其性质 | 第45-46页 |
| 2．3 基于Laguerre的非结构模型 | 第46-47页 |
| 2．4 参数辨识 | 第47-48页 |
| 2．5 双值预测函数控制 | 第48-50页 |
| 2．6 仿真结果 | 第50-52页 |
| 2．7 结论 | 第52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 第三章 基于多模型切换的非线性预测函数控制 | 第55-64页 |
| 3．1 引言 | 第55-56页 |
| 3．2 pH非线性过程的多模型表示 | 第56-57页 |
| 3．3 基于多模型的控制器设计 | 第57-59页 |
| 3．4 稳定性分析 | 第59-60页 |
| 3．5 仿真研究 | 第60-62页 |
| 3．6 结论 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-64页 |
| 第四章 基于加权的多模型非线性预测函数控制——多模态PFC控制器 | 第64-76页 |
| 4．1 引言 | 第64-65页 |
| 4．2 多模型表示 | 第65-66页 |
| 4．3 多模态控制器 | 第66-70页 |
| 4．3．1 多模态控制系统 | 第66-67页 |
| 4．3．2 过程输出预测 | 第67-69页 |
| 4．3．3 控制规律设计 | 第69-70页 |
| 4．4 仿真实例 | 第70-75页 |
| 参考文献 | 第75-76页 |
| 第五章 多模型预测函数控制切换方法的研究 | 第76-93页 |
| 5．1 引言 | 第76-77页 |
| 5．2 多模型表示 | 第77-78页 |
| 5．3 模型切换算法 | 第78-84页 |
| 5．3．1 针对非线性特性的切换算法 | 第79-82页 |
| 5．3．2 针对不确定性的切换算法 | 第82-83页 |
| 5．3．3 其他切换算法 | 第83-84页 |
| 5．4 仿真结果 | 第84-90页 |
| 5．4．1 非线性对象（CSTR）切换仿真 | 第84-88页 |
| 5．4．2 针对不确定性的切换仿真 | 第88-90页 |
| 5．5 结论 | 第90-91页 |
| 参考文献 | 第91-93页 |
| 第六章 基于反馈线性化的非线性预测函数控制 | 第93-101页 |
| 6．1 引言 | 第93页 |
| 6．2 I／O全局线性 | 第93-95页 |
| 6．3 基于反馈线性化后的预测函数控制 | 第95-96页 |
| 6．4 仿真研究 | 第96-100页 |
| 6．5 结论 | 第100页 |
| 参考文献 | 第100-101页 |
| 第七章 基于反馈线性化的MIMO双线性系统预测函数控制 | 第101-110页 |
| 7．1 引言 | 第101-102页 |
| 7．2 系统描述及定义 | 第102-103页 |
| 7．3 线性系统及反馈线性化解耦 | 第103-105页 |
| 7．4 分层预测函数控制 | 第105-106页 |
| 7．5 仿真研究 | 第106-109页 |
| 7．6 结论 | 第109页 |
| 参考文献 | 第109-110页 |
| 第八章 非线性多模型先进控制及其应用 | 第110-130页 |
| 8．1 概述 | 第110-111页 |
| 8．2 非线性多模型控制器 | 第111-115页 |
| 8．2．1 系统结构 | 第112-113页 |
| 8．2．2 局部控制器设计 | 第113-114页 |
| 8．2．3 控制器综合 | 第114-115页 |
| 8．3 多模型控制算法模块 | 第115-118页 |
| 8．4 在连续生化过程中的应用 | 第118-126页 |
| 8．4．1 连续生化过程的多模型表示 | 第119-120页 |
| 8．4．2 仿真研究 | 第120-126页 |
| 8．5 在流化床热风温度控制中的应用 | 第126-128页 |
| 8．5．1 过程简介 | 第126-127页 |
| 8．5．2 多模型PFC在流化床热风温度控制中的应用 | 第127-128页 |
| 8．6 结论 | 第128-129页 |
| 参考文献 | 第129-130页 |
| 第九章 结束语 | 第130-132页 |
| 9．1 研究工作的总结 | 第130-131页 |
| 9．2 复杂系统预测控制的发展展望 | 第131-132页 |
| 作者在攻读博士学位期间完成的论文 | 第132-134页 |
