迭代预测控制算法及其应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-25页 |
| ·课题背景 | 第11-12页 |
| ·预测控制的研究和应用现状 | 第12-18页 |
| ·预测控制的基本原理 | 第13-14页 |
| ·预测控制算法 | 第14-16页 |
| ·预测控制的主要问题 | 第16-18页 |
| ·迭代学习控制的研究和应用现状 | 第18-21页 |
| ·迭代学习控制的主要特性 | 第19-20页 |
| ·迭代学习控制的应用与发展 | 第20-21页 |
| ·本文的研究内容 | 第21-23页 |
| ·本文的章节安排 | 第23-25页 |
| 第二章 基于非参数模型的迭代预测控制算法 | 第25-41页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·脉冲响应预测模型 | 第25-29页 |
| ·基于脉冲响应模型的迭代预测控制律 | 第29-33页 |
| ·特性分析 | 第33-35页 |
| ·收敛性分析 | 第33页 |
| ·镇定性分析 | 第33-34页 |
| ·与MAC算法比较 | 第34-35页 |
| ·仿真分析 | 第35-39页 |
| ·阶跃目标曲线 | 第36-38页 |
| ·斜坡目标曲线 | 第38-39页 |
| ·小结 | 第39-41页 |
| 第三章 基于参数模型的迭代预测控制算法 | 第41-57页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·参数型迭代预测模型 | 第41-44页 |
| ·基于结构化参数模型的迭代预测控制律 | 第44-49页 |
| ·特性分析 | 第49-53页 |
| ·内模结构 | 第49-51页 |
| ·稳定性分析 | 第51-52页 |
| ·鲁棒性分析 | 第52-53页 |
| ·仿真分析 | 第53-55页 |
| ·阶跃目标曲线 | 第54页 |
| ·斜坡目标曲线 | 第54-55页 |
| ·小结 | 第55-57页 |
| 第四章 基于网络模型的非线性迭代预测控制算法 | 第57-69页 |
| ·引言 | 第57页 |
| ·神经网络预测模型 | 第57-60页 |
| ·基于BP网络的非线性迭代预测控制律 | 第60-62页 |
| ·特性分析 | 第62-64页 |
| ·收敛性分析 | 第62-63页 |
| ·稳定性分析 | 第63-64页 |
| ·仿真分析 | 第64-67页 |
| ·阶跃目标曲线 | 第65-66页 |
| ·斜坡目标曲线 | 第66-67页 |
| ·小结 | 第67-69页 |
| 第五章 基于WNN和AGA的迭代预测控制及其应用 | 第69-86页 |
| ·引言 | 第69-70页 |
| ·电热前床生产过程及其预测模型 | 第70-74页 |
| ·电热前床 | 第70页 |
| ·建模分析 | 第70-72页 |
| ·小波神经网络模型 | 第72-74页 |
| ·基于AGA和WNN的迭代预测控制 | 第74-79页 |
| ·遗传算法 | 第74-75页 |
| ·交配遗传算法的基本思想 | 第75-76页 |
| ·实现步骤 | 第76-79页 |
| ·仿真分析和工程实践 | 第79-84页 |
| ·AGA仿真分析 | 第79-80页 |
| ·模拟试验 | 第80-84页 |
| ·小结 | 第84-86页 |
| 第六章 结论与展望 | 第86-88页 |
| 参考文献 | 第88-95页 |
| 致谢 | 第95-96页 |
| 攻读博士学位期间完成论文及科研情况 | 第96页 |
