| 致谢 | 第5-7页 |
| 摘要 | 第7-9页 |
| Abstract | 第9-10页 |
| 第1章 绪论与综述 | 第19-37页 |
| 摘要 | 第19页 |
| 1.1 研究背景 | 第19-20页 |
| 1.2 分布式预测控制以及经济性能评估研究现状 | 第20-32页 |
| 1.2.1 预测控制研究现状 | 第20-22页 |
| 1.2.2 分布式模型预测控制研究现状 | 第22-28页 |
| 1.2.3 控制器性能评估研究现状 | 第28-31页 |
| 1.2.4 经济性能评估研究现状 | 第31-32页 |
| 1.3 论文研究解决的问题 | 第32-34页 |
| 1.4 论文研究的内容及结构 | 第34-37页 |
| 第2章 基于遗传算法(GA)的分布式预测控制系统结构分解 | 第37-63页 |
| 摘要 | 第37页 |
| 2.1 引言 | 第37-38页 |
| 2.2 大系统的分解方式 | 第38-40页 |
| 2.3 第一阶段：分布式预测控制输入分组(ICD问题) | 第40-44页 |
| 2.3.1 拆解矩阵的定义 | 第40-41页 |
| 2.3.2 耦合影响描述 | 第41-43页 |
| 2.3.3 计算负担平衡描述 | 第43-44页 |
| 2.4 第二阶段：分布式预测控制输入输出配对(IOPD问题) | 第44-46页 |
| 2.4.1 拆解矩阵的定义 | 第44-45页 |
| 2.4.2 输入输出直接预测耦合关系 | 第45-46页 |
| 2.5 遗传算法(GA)的分布式预测控制系统分解 | 第46-51页 |
| 2.5.1 GA基本算法 | 第46-47页 |
| 2.5.2 ICD问题GA的应用 | 第47-49页 |
| 2.5.3 IOPD问题GA的应用 | 第49-51页 |
| 2.6 仿真测试 | 第51-60页 |
| 2.6.1 数值算例拆解 | 第51-56页 |
| 2.6.2 TE过程拆解 | 第56-60页 |
| 2.7 小结 | 第60页 |
| 本章附录 | 第60-63页 |
| 第3章 基于SVD分解的分布式预测控制算法 | 第63-89页 |
| 摘要 | 第63页 |
| 3.1 引言 | 第63-64页 |
| 3.2 DMPC问题以及其结构特点 | 第64-69页 |
| 3.2.1 集中式MPC | 第64-66页 |
| 3.2.2 雅可比分布式MPC(JDMPC) | 第66-69页 |
| 3.3 无约束的SVD-DMPC | 第69-74页 |
| 3.4 带有约束的SVD-DMPC | 第74-79页 |
| 3.4.1 约束DMPC的目标函数 | 第74-75页 |
| 3.4.2 约束DMPC中共轭空间约束选择性处理 | 第75-79页 |
| 3.5 仿真测试 | 第79-86页 |
| 3.5.1 数值算例 | 第79-82页 |
| 3.5.2 工业过程算例 | 第82-86页 |
| 3.6 小结 | 第86-89页 |
| 第4章 基于有效集法分布式预测控制快速算法 | 第89-111页 |
| 摘要 | 第89页 |
| 4.1 引言 | 第89-90页 |
| 4.2 集中式MPC在线优化问题结构 | 第90-91页 |
| 4.3 有效集方法快速分布式实现 | 第91-100页 |
| 4.3.1 分布式无约束的解 | 第92-93页 |
| 4.3.2 双模式分布式MPC策略 | 第93-94页 |
| 4.3.3 并行求解搜索方向 | 第94-96页 |
| 4.3.4 并行得到新的迭代点以及新的有效集 | 第96-98页 |
| 4.3.5 算法流程 | 第98-99页 |
| 4.3.6 暖启动策略 | 第99-100页 |
| 4.4 仿真测试 | 第100-110页 |
| 4.4.1 数值算例 | 第100-104页 |
| 4.4.2 工业过程算例 | 第104-110页 |
| 4.5 小结 | 第110-111页 |
| 第5章 基于递阶通信的串联结构分布式模型预测控制 | 第111-125页 |
| 摘要 | 第111页 |
| 5.1 引言 | 第111页 |
| 5.2 串联结构和分布式预测控制的模型 | 第111-113页 |
| 5.2.1 串联结构 | 第111-112页 |
| 5.2.2 DMPC控制下系统模型描述 | 第112-113页 |
| 5.3 迭代式分布式预测控制算法 | 第113-115页 |
| 5.3.1 优化问题的划分 | 第113-114页 |
| 5.3.2 相关迭代算法介绍 | 第114-115页 |
| 5.4 基于串联结构的分布式预测控制算法 | 第115-118页 |
| 5.4.1 优化问题的划分 | 第116页 |
| 5.4.2 算法介绍 | 第116-117页 |
| 5.4.3 算法性能分析 | 第117页 |
| 5.4.4 算法稳定性证明 | 第117-118页 |
| 5.5 氧化铝碳分解过程及算法仿真 | 第118-123页 |
| 5.5.1 氧化铝分解过程 | 第118-120页 |
| 5.5.2 基于串联结构分布式预测控制算法的仿真 | 第120-123页 |
| 5.6 小结 | 第123-125页 |
| 第6章 基于迭代学习策略下工业预测控制系统的经济性能评估 | 第125-149页 |
| 摘要 | 第125页 |
| 6.1 引言 | 第125-126页 |
| 6.2 经济性能评估的框架 | 第126-130页 |
| 6.2.1 经济性能评估问题描述 | 第126-129页 |
| 6.2.2 LQG经济性能评估存在的问题 | 第129-130页 |
| 6.3 ILC提升MPC控制系统经济性能的策略 | 第130-138页 |
| 6.3.1 基于ILC的经济性能设计(EPD)问题求解 | 第131-133页 |
| 6.3.2 改进方差的灵敏度分析 | 第133-137页 |
| 6.3.3 ILC的收敛性分析 | 第137-138页 |
| 6.4 仿真测试 | 第138-147页 |
| 6.4.1 单输入单输出系统 | 第139-143页 |
| 6.4.2 多输入多输出系统 | 第143-147页 |
| 6.5 小结 | 第147页 |
| 本章附录 | 第147-149页 |
| 第7章 总结与展望 | 第149-153页 |
| 参考文献 | 第153-165页 |
| 攻读博士期间科研成果 | 第165-167页 |
| 作者简介 | 第167页 |
