一类非线性系统的性能评估的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 控制系统性能评估的研究背景 | 第9-11页 |
| 1.2 控制系统性能评估的发展历史 | 第11页 |
| 1.3 控制系统性能评估的基本步骤 | 第11-13页 |
| 1.4 控制系统性能指标的计算方法 | 第13页 |
| 1.5 控制系统性能评估的国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.6 非线性系统性能评估的意义 | 第14-15页 |
| 1.7 本文所研究的重点及思路 | 第15-16页 |
| 第二章 性能评估的最小方差准则 | 第16-23页 |
| 2.1 最小方差控制 | 第16-20页 |
| 2.1.1 j步超前预测误差模型 | 第16-20页 |
| 2.1.1.1 ARMAX系统的控制目标 | 第16-17页 |
| 2.1.1.2 将噪声分解后的误差预测模型 | 第17-19页 |
| 2.1.1.3 对预测误差模型的解释 | 第19-20页 |
| 2.1.2 最小方差控制器 | 第20页 |
| 2.1.2.1 ARMAX系统的最小方差控制器 | 第20页 |
| 2.2 反馈控制不变量 | 第20-21页 |
| 2.3 最小方差的性能指标 | 第21页 |
| 2.4 最小方差性能指标的应用 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于最小方差性能指标的线性系统性能评估 | 第23-29页 |
| 3.1 过程描述 | 第23-24页 |
| 3.2 最小方差性能的估计 | 第24-26页 |
| 3.3 仿真实例 | 第26-28页 |
| 3.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 扩展至非线性系统的性能评价方法 | 第29-39页 |
| 4.1 过程描述 | 第29-30页 |
| 4.2 非线性系统最小方差控制 | 第30-31页 |
| 4.3 最小方差性能 | 第31-33页 |
| 4.4 Volterra级数模型 | 第33-35页 |
| 4.5 仿真实例 | 第35-36页 |
| 4.6 本章小结 | 第36-39页 |
| 第五章 基于门限自回归模型的系统辨识 | 第39-47页 |
| 5.1 线性滤波器模型 | 第39-40页 |
| 5.2 自回归模型 | 第40页 |
| 5.3 滑动平均模型 | 第40-41页 |
| 5.4 自回归滑动平均混合模型 | 第41页 |
| 5.5 非线性时间序列模型 | 第41-43页 |
| 5.5.1 门限自回归模型 | 第41-42页 |
| 5.5.2 模型的识别与估计 | 第42页 |
| 5.5.3 线性性检验 | 第42-43页 |
| 5.6 门限自回归模型建模的一般步骤 | 第43-44页 |
| 5.7 本章小结 | 第44-47页 |
| 第六章 基于门限自回归模型的非线性系统性能评估 | 第47-58页 |
| 6.1 过程描述 | 第47页 |
| 6.2 门限自回归模型应用于非线性系统性能评估 | 第47-53页 |
| 6.3 门限自回归模型应用于线性系统性能评估 | 第53-55页 |
| 6.4 本章小结 | 第55-58页 |
| 总结与展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 在学期间发表的论文 | 第65-67页 |
