中文摘要 | 第1-5页 |
英文摘要 | 第5-10页 |
第一章 绪论 | 第10-18页 |
·课题内容及背景 | 第10页 |
·课题相关内容的研究现状 | 第10-16页 |
·火电厂热工对象特性及对控制品质的影响 | 第10-12页 |
·多变量耦合对象的控制 | 第12-13页 |
·大惯性、大滞后对象的控制 | 第13-15页 |
·键图理论简介 | 第15-16页 |
·本论文的主要工作 | 第16-18页 |
第二章 非线性多变量对象的模糊神经网络控制 | 第18-33页 |
·概述 | 第18-19页 |
·一种模糊神经网络学习算法:移动小论域法 | 第19-24页 |
·基于Takagi-Sugeno模糊模型的模糊神经网络描述 | 第19-20页 |
·移动小论域法 | 第20-24页 |
·规则少的模糊神经网络在线控制器 | 第24-28页 |
·基于移动小论域思想的前件参数(?)确定 | 第24-25页 |
·后件参数学习算法(?):带权值(?),(?),(?)修正因子的改进BP学习算法 | 第25-26页 |
·稳定性证明及自适应步长公式的提出 | 第26-27页 |
·仿真验证 | 第27-28页 |
·非线性多变量模糊神经网络控制方案 | 第28-31页 |
·基于分散预测补偿的模糊神经网络多变量控制策略 | 第28-30页 |
·基于神经网络非线性补偿器的模糊神经网络多变量控制策略 | 第30-31页 |
·本章小结 | 第31-33页 |
第三章 大时滞多变量对象的内模控制 | 第33-48页 |
·概述 | 第33页 |
·内模控制及其性质 | 第33-34页 |
·基于对消法的多变量内模解耦控制系统 | 第34-39页 |
·无时滞多变量稳定最小相位系统内模解耦设计 | 第34-37页 |
·有时滞多变量稳定最小相位系统内模解耦设计 | 第37-39页 |
·MAC算法简述 | 第39-42页 |
·MAC控制律的推导 | 第39-40页 |
·MAC的等效IMC结构 | 第40-42页 |
·MAC算法推广到多变量时滞最小相位系统需解决的几个问题 | 第42页 |
·基于单值MAC的内模解耦时滞多变量系统控制 | 第42-47页 |
·输入无约束时的控制方案 | 第42-44页 |
·输入有约束时的控制方案 | 第44-47页 |
·本章小结 | 第47-48页 |
第四章 大时滞多变量对象的预测函数控制 | 第48-60页 |
·概述 | 第48-49页 |
·预测函数基本控制原理 | 第49-50页 |
·基于一阶纯滞后PFC算法的多变量透明控制 | 第50-54页 |
·一阶纯滞后对象的预测函数控制算法 | 第50-52页 |
·P规范串联解耦的不确定控制算法 | 第52-53页 |
·基于一阶滞后近似的多变量对象预测函数透明控制 | 第53-54页 |
·多变量对象一阶近似的预测函数直接控制算法 | 第54-59页 |
·时滞多变量对象预测函数控制算法 | 第54-56页 |
·迟延平衡对象和迟延不平衡对象的预测函数控制仿真 | 第56-59页 |
·本章小结 | 第59-60页 |
第五章 基于键图模型的先进控制算法 | 第60-73页 |
·概述 | 第60-61页 |
·键图模型简介 | 第61-63页 |
·键图理论的基本元素 | 第61页 |
·键图模型的建立 | 第61-63页 |
·热工对象汽包水位的键图模型 | 第63-68页 |
·热力系统键图建模基本元素:多(?) | 第63-64页 |
·子系统的相关键图模型 | 第64-66页 |
·自然循环锅炉汽水循环蒸发系统总键图及汽包水位仿真 | 第66-68页 |
·基于键图模型的定性和定量信息混合控制法研究 | 第68-71页 |
·无因果划键图模型的定性和定量信息混合控制方法的提出 | 第68-69页 |
·控制算法的推导 | 第69-71页 |
·本章小结 | 第71-73页 |
第六章 热工对象先进控制策略的仿真 | 第73-90页 |
·概述 | 第73页 |
·非线性多变量先进控制策略在球磨机制粉系统对象上的应用 | 第73-81页 |
·球磨机制粉系统的工作原理及目前控制现状 | 第73-75页 |
·球磨机制粉系统的对象特性 | 第75-76页 |
·基于神经网络非线性补偿器的模糊神经网络多变量控制在球磨机制粉系统上的应用 | 第76-81页 |
·大时滞多变量内模控制策略在耦合再热汽温对象上的应用 | 第81-84页 |
·具有汽-汽热交换器的200MW再热汽温系统简介及对象的多变量数学描述 | 第81-82页 |
·再热汽温时滞多变量系统的单值MAC内模解耦控制 | 第82-84页 |
·再热汽温时滞多变量系统的预测函数直接控制 | 第84-86页 |
·无因果划键图模型控制算法仿真 | 第86-89页 |
·本章小结 | 第89-90页 |
第七章 结论与展望 | 第90-92页 |
参考文献 | 第92-98页 |
致谢 | 第98-99页 |
作者在攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第99页 |