| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·论文研究的目的与意义 | 第8页 |
| ·模糊系统模型研究概况 | 第8-10页 |
| ·内模控制的研究概况 | 第10-12页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第12-14页 |
| 第二章 非线性系统T-S 模型结构及辨识方法 | 第14-24页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·动态系统的T-S 模型 | 第14-15页 |
| ·T-S 模型的辨识过程 | 第15-19页 |
| ·系统输入变量的选择 | 第15-16页 |
| ·输入空间的模糊划分 | 第16-17页 |
| ·T-S 模型前件结构和参数的辨识 | 第17-18页 |
| ·T-S 模型后件参数的辨识 | 第18-19页 |
| ·仿真研究 | 第19-23页 |
| ·小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于自适应遗传算法的T-S 模型辨识方法 | 第24-34页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·遗传算法 | 第24-25页 |
| ·基本原理 | 第24页 |
| ·遗传算法的特点 | 第24-25页 |
| ·基于遗传算法辨识T-S 模型 | 第25-30页 |
| ·应用GA 辨识T-S 模型的前后件参数 | 第25-28页 |
| ·整个建模过程的归纳 | 第28-30页 |
| ·仿真研究 | 第30-33页 |
| ·小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于改进的微粒群优化算法的T-S 模型辨识方法 | 第34-42页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·微粒群优化算法 | 第34-36页 |
| ·算法原理 | 第34-35页 |
| ·算法流程 | 第35页 |
| ·PSO 算法参数的选择 | 第35-36页 |
| ·微粒群优化算法与遗传算法的比较 | 第36-37页 |
| ·基于微粒群优化算法辨识T-S 模型 | 第37-38页 |
| ·应用改进的PSO 算法辨识T-S 模型前后件参数 | 第37页 |
| ·适应度函数的选取 | 第37页 |
| ·整个建模过程的归纳 | 第37-38页 |
| ·仿真研究 | 第38-41页 |
| ·小结 | 第41-42页 |
| 第五章 基于T-S 模型的非线性内模控制方法 | 第42-54页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·内模控制原理 | 第42-45页 |
| ·内模控制结构 | 第42-43页 |
| ·内模控制的性质 | 第43-44页 |
| ·内模控制设计 | 第44页 |
| ·滤波器设计 | 第44-45页 |
| ·模糊内模控制方法的基本原理 | 第45-46页 |
| ·模糊内模控制系统的设计 | 第46-49页 |
| ·非线性系统的可逆性和逆稳定性 | 第46页 |
| ·模糊内部模型的建立 | 第46-47页 |
| ·模糊内模控制器的设计 | 第47-49页 |
| ·仿真研究 | 第49-52页 |
| ·小结 | 第52-54页 |
| 结论 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第62-63页 |