| 中文摘要 | 第1页 |
| 英文摘要 | 第3-6页 |
| 第一章 引言 | 第6-12页 |
| ·模型预测控制的产生、特点和发展 | 第6-7页 |
| ·模型预测控制的特点 | 第6页 |
| ·模型预测控制的各种方法 | 第6-7页 |
| ·非线性预测控制 | 第7-8页 |
| ·基于机理模型的非线性预测控制(NLMPC) | 第7-8页 |
| ·基于实验模型的 NLMPC | 第8页 |
| ·基于智能模型的 NLMPC | 第8页 |
| ·分级递阶预测控制 | 第8-9页 |
| ·模型预测控制在电力工业中的应用 | 第9-10页 |
| ·本文选题的意义和研究的内容 | 第10-12页 |
| 第二章 多变量广义预测控制的研究 | 第12-27页 |
| ·多变量广义预测控制算法 | 第12-15页 |
| ·被控对象的受控自回归积分滑动平均模型（CARIMA） | 第12页 |
| ·多步输出预测与 Diophantine 方程的递推解 | 第12-14页 |
| ·j 步导前输出预测 | 第12-13页 |
| ·Diophantine 方程式的递推解 | 第13-14页 |
| ·最优控制律的计算 | 第14-15页 |
| ·基于有约束的多变量 GPC 算法 | 第15-17页 |
| ·约束条件的设置 | 第16-17页 |
| ·约束优化的多变量最优控制律 | 第17页 |
| ·应用实例 | 第17-26页 |
| ·燃气轮机的工作原理 | 第18页 |
| ·基于小偏差线性化的燃气轮机建模 | 第18-21页 |
| ·仿真分析 | 第21-26页 |
| ·无约束条件 | 第21-23页 |
| ·约束条件 | 第23-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 多变量监督预测控制 | 第27-37页 |
| ·前言 | 第27页 |
| ·多变量监督预测控制算法 | 第27-32页 |
| ·模型和性能指标 | 第28页 |
| ·控制算法的推导过程 | 第28-31页 |
| ·优化算法 | 第31-32页 |
| ·应用实例 | 第32-35页 |
| ·本章小结 | 第35-37页 |
| 第四章 基于模糊神经网络模型的非线性监督预测控制策略 | 第37-51页 |
| ·前言 | 第37-38页 |
| ·多变量非线性监督预测控制算法 | 第38-43页 |
| ·模糊神经网络模型 | 第38-40页 |
| ·模型 | 第38-39页 |
| ·模糊神经网络学习 | 第39-40页 |
| ·调节层模型 | 第40-41页 |
| ·性能指标及约束 | 第41页 |
| ·性能指标 | 第41页 |
| ·约束量 | 第41页 |
| ·优化算法 | 第41-43页 |
| ·应用实例 | 第43-50页 |
| ·燃气轮机的模糊神经网络模型 | 第43-45页 |
| ·仿真分析 | 第45-50页 |
| ·经济性评估 | 第46-47页 |
| ·无约束控制 | 第47-48页 |
| ·约束控制 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 结论与展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 在学期间发表论文和参加科研情况 | 第58页 |
