中文摘要 | 第1-5页 |
英文摘要 | 第5-10页 |
1 绪论 | 第10-24页 |
·逆控制方法及研究进展 | 第10-13页 |
·自适应逆控制及研究进展 | 第10-12页 |
·逆系统控制方法及研究进展 | 第12-13页 |
·系统逆建模研究 | 第13-16页 |
·人工神经网络建模 | 第13-14页 |
·支持向量机建模 | 第14-15页 |
·模糊系统建模 | 第15-16页 |
·自适应PID 控制及研究进展 | 第16-20页 |
·基于常规控制理论的自适应PID 控制 | 第16-17页 |
·基于智能控制理论的自适应PID 控制 | 第17-20页 |
·逆控制在热力系统中的应用研究 | 第20-21页 |
·热力系统的自适应逆控制 | 第20-21页 |
·热力系统的逆系统控制方法 | 第21页 |
·本文的研究目的及内容安排 | 第21-24页 |
·本文的研究目的 | 第21-22页 |
·本文的内容安排 | 第22-24页 |
2 基于最差子集分解聚类的 T-S 模糊辨识 | 第24-44页 |
·引言 | 第24页 |
·基于最差子集分解聚类的联合模糊辨识 | 第24-33页 |
·模糊模型的结构 | 第25页 |
·模糊模型前件参数辨识 | 第25-27页 |
·模糊模型后件参数辨识 | 第27-28页 |
·最差子集分解聚类算法 | 第28页 |
·联合辨识方法的基本步骤 | 第28-29页 |
·仿真试验 | 第29-33页 |
·基于最差子集分解聚类的分步模糊辨识 | 第33-38页 |
·模糊模型前件参数辨识 | 第33-34页 |
·模糊模型后件参数辨识 | 第34页 |
·基于半模糊化的最差子集分解聚类算法 | 第34-35页 |
·分步辨识方法的基本步骤 | 第35页 |
·仿真试验 | 第35-38页 |
·对象逆模型的辨识 | 第38-43页 |
·逆模型结构 | 第38-40页 |
·仿真试验 | 第40-43页 |
·小结 | 第43-44页 |
3 增量式闭环自适应逆控制(CLAIC) | 第44-68页 |
·引言 | 第44页 |
·增量式控制算法 | 第44-47页 |
·基准量的选取 | 第45-46页 |
·改进型增量控制算法 | 第46-47页 |
·增量式CLAIC 控制算法 | 第47-49页 |
·被控对象的校正逆模型 | 第47-48页 |
·控制器的自适应原理 | 第48页 |
·控制系统结构 | 第48-49页 |
·仿真试验 | 第49-66页 |
·SISO 系统 | 第49-57页 |
·MIMO 系统 | 第57-66页 |
·小结 | 第66-68页 |
4 基于对象逆模型的自适应 PID(PID-IMO)控制 | 第68-86页 |
·引言 | 第68页 |
·自适应PID-IMO 控制系统 | 第68-72页 |
·控制系统结构 | 第69-70页 |
·对象逆模型的结构 | 第70-71页 |
·PID 控制器的自适应原理 | 第71-72页 |
·控制对象逆模型参数辨识 | 第72-74页 |
·逆模型前件参数辨识 | 第72页 |
·逆模型后件参数辨识 | 第72-74页 |
·仿真试验 | 第74-84页 |
·CSTR 系统控制 | 第74-80页 |
·锅炉过热器系统控制 | 第80-84页 |
·小结 | 第84-86页 |
5 多变量非线性对象的模糊逆系统控制 | 第86-110页 |
·引言 | 第86页 |
·逆系统方法 | 第86-90页 |
·基于模糊规则的伪线性复合系统 | 第90-91页 |
·附加控制器的设计 | 第91-95页 |
·PID 控制 | 第92页 |
·Smith 预估控制 | 第92-95页 |
·模糊逆系统控制 | 第95-96页 |
·控制系统的设计步骤 | 第95-96页 |
·控制系统的结构 | 第96页 |
·仿真试验 | 第96-108页 |
·火电单元机组控制 | 第96-100页 |
·Bell-Astr(o|¨)m 燃油机组控制 | 第100-104页 |
·重油分馏塔控制 | 第104-108页 |
·小结 | 第108-110页 |
6 总结与展望 | 第110-112页 |
·本文的主要结论 | 第110-111页 |
·下一步的工作展望 | 第111-112页 |
致谢 | 第112-114页 |
参考文献 | 第114-126页 |
附录 | 第126-127页 |
A. 作者在攻读博士学位期间发表的论文目录 | 第126页 |
B. 作者在攻读博士学位期间参加的科研项目及获奖情况 | 第126-127页 |