| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 1 绪论 | 第10-23页 |
| ·引言 | 第10-11页 |
| ·非线性系统的无模型控制理论 | 第11-18页 |
| ·无模型自适应控制理论 | 第11-15页 |
| ·迭代学习控制理论 | 第15-16页 |
| ·其它无模型控制理论 | 第16-18页 |
| ·论文主要工作及组织结构 | 第18-23页 |
| ·论文主要工作 | 第18-19页 |
| ·论文创新点 | 第19-21页 |
| ·论文结构安排 | 第21-23页 |
| 2 非线性离散时间系统的无模型自适应控制 | 第23-81页 |
| ·引言 | 第23-24页 |
| ·基于紧格式线性化方法的无模型自适应控制 | 第24-32页 |
| ·SISO 非线性离散时间系统 | 第25-27页 |
| ·MISO 非线性离散时间系统 | 第27-28页 |
| ·MIMO 非线性离散时间系统 | 第28-32页 |
| ·基于偏格式线性化方法的无模型自适应控制 | 第32-59页 |
| ·SISO 非线性离散时间系统 | 第32-43页 |
| ·MISO 非线性离散时间系统 | 第43-52页 |
| ·MIMO 非线性离散时间系统 | 第52-59页 |
| ·非线性离散时间系统仿真研究 | 第59-70页 |
| ·SISO 非线性离散时间系统 | 第59-63页 |
| ·MISO 非线性离散时间系统 | 第63-67页 |
| ·MIMO 非线性离散时间系统 | 第67-70页 |
| ·在永磁直线电机中的应用 | 第70-74页 |
| ·永磁直线电机模型 | 第70-72页 |
| ·控制器参数调节策略 | 第72页 |
| ·永磁直线电机速度控制 | 第72-74页 |
| ·在三容水箱液位控制系统中的应用 | 第74-80页 |
| ·三容水箱液位控制系统介绍 | 第74-76页 |
| ·控制系统结构设计 | 第76-77页 |
| ·单容水箱液位控制 | 第77-78页 |
| ·三容水箱液位控制 | 第78-80页 |
| ·本章小结 | 第80-81页 |
| 3 滞后非线性离散时间系统的改进无模型自适应控制 | 第81-106页 |
| ·引言 | 第81-82页 |
| ·Smith 预估控制算法和 PID 参数整定 | 第82-83页 |
| ·传统的 Smith 预估控制算法 | 第82-83页 |
| ·PID 参数自整定 | 第83页 |
| ·改进的无模型自适应控制 | 第83-96页 |
| ·SISO 滞后非线性离散时间系统 | 第83-91页 |
| ·MISO 滞后非线性离散时间系统 | 第91-93页 |
| ·MIMO 滞后非线性离散时间系统 | 第93-96页 |
| ·仿真研究 | 第96-104页 |
| ·SISO 滞后非线性离散时间系统 | 第96-100页 |
| ·MISO 滞后非线性离散时间系统 | 第100-102页 |
| ·MIMO 滞后非线性离散时间系统 | 第102-104页 |
| ·本章小结 | 第104-106页 |
| 4 非线性离散时间系统的无模型自适应最优迭代学习控制 | 第106-132页 |
| ·引言 | 第106-107页 |
| ·基于紧格式线性化方法的无模型自适应最优迭代学习控制 | 第107-110页 |
| ·紧格式线性化方法 | 第107-108页 |
| ·控制器设计 | 第108-110页 |
| ·收敛性分析 | 第110页 |
| ·基于偏格式线性化方法的无模型自适应最优迭代学习控制 | 第110-117页 |
| ·偏格式线性化方法 | 第111-113页 |
| ·控制器设计 | 第113-115页 |
| ·收敛性分析 | 第115-117页 |
| ·基于全格式线性化方法的无模型自适应最优迭代学习控制 | 第117-121页 |
| ·全格式线性化方法 | 第117-119页 |
| ·控制器设计 | 第119-120页 |
| ·收敛性分析 | 第120-121页 |
| ·仿真研究 | 第121-126页 |
| ·快速路交通系统中的应用 | 第126-131页 |
| ·宏观交通流模型 | 第127-128页 |
| ·边界条件 | 第128页 |
| ·入口匝道的无模型自适应最优迭代学习控制 | 第128-131页 |
| ·本章小结 | 第131-132页 |
| 5 非线性离散时间系统的迭代学习辨识和参数自适应迭代学习控制 | 第132-153页 |
| ·引言 | 第132-133页 |
| ·迭代学习辨识 | 第133-137页 |
| ·问题描述 | 第133-134页 |
| ·参数辨识算法及收敛性证明 | 第134-137页 |
| ·参数自适应迭代学习控制 | 第137-138页 |
| ·问题描述 | 第137页 |
| ·控制器设计 | 第137-138页 |
| ·学习收敛性分析 | 第138页 |
| ·快速路交通系统中的应用 | 第138-147页 |
| ·模型变换和假设条件 | 第138-139页 |
| ·宏观交通流模型的迭代学习辨识 | 第139-143页 |
| ·快速路入口匝道的参数自适应迭代学习控制 | 第143-147页 |
| ·永磁直线电机中的应用 | 第147-152页 |
| ·永磁直线电机模型 | 第147-148页 |
| ·永磁直线电机的参数自适应迭代学习控制 | 第148-152页 |
| ·本章小结 | 第152-153页 |
| 6 结论与展望 | 第153-155页 |
| ·结论 | 第153-154页 |
| ·有待于进一步研究的问题 | 第154-155页 |
| 参考文献 | 第155-162页 |
| 致谢 | 第162-163页 |
| 作者简历 | 第163-164页 |
| 论文和科研 | 第164-167页 |
| 学位论文数据集 | 第167页 |
