面向工业模型预测控制的高精度系统辨识方法研究
| 致谢 | 第6-7页 |
| 摘要 | 第7-9页 |
| Abstract | 第9-10页 |
| 缩写、符号清单、术语表 | 第14-19页 |
| 1 绪论 | 第19-29页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第19-20页 |
| 1.2 工业预测控制系统 | 第20-21页 |
| 1.3 工业过程的系统辨识 | 第21-23页 |
| 1.4 工业预测控制及系统辨识的研究现状 | 第23-27页 |
| 1.5 本文研究内容与结构 | 第27-29页 |
| 2 过采样策略下系统辨识的渐近理论 | 第29-53页 |
| 2.1 引言 | 第29-30页 |
| 2.2 系统辨识的过采样策略 | 第30-33页 |
| 2.2.1 过采样操作 | 第30-32页 |
| 2.2.2 模型辨识和转换 | 第32-33页 |
| 2.3 过采样信号的特性 | 第33-38页 |
| 2.4 过采样下的渐近理论 | 第38-46页 |
| 2.4.1 假设条件 | 第39-40页 |
| 2.4.2 渐近理论 | 第40-44页 |
| 2.4.3 仿真验证 | 第44-46页 |
| 2.5 过采样下的渐近辨识方差 | 第46-47页 |
| 2.6 过采样策略的机理 | 第47-51页 |
| 2.7 本章小结 | 第51-53页 |
| 3 基于过采样策略的高精度系统辨识算法 | 第53-65页 |
| 3.1 引言 | 第53页 |
| 3.2 算法设计原理 | 第53-55页 |
| 3.3 基于频域滤波的过采样渐近辨识算法 | 第55-56页 |
| 3.4 基于时域滤波的过采样预报误差算法 | 第56-57页 |
| 3.5 与传统算法的比较 | 第57-60页 |
| 3.6 仿真示例 | 第60-63页 |
| 3.7 本章小结 | 第63-65页 |
| 4 系统辨识中的抗频谱混叠滤波策略分析 | 第65-77页 |
| 4.1 引言 | 第65页 |
| 4.2 抗频谱混叠滤波策略 | 第65-67页 |
| 4.3 时域分析 | 第67-70页 |
| 4.4 频域分析 | 第70-73页 |
| 4.5 仿真验证 | 第73-75页 |
| 4.6 与过采样策略的比较 | 第75页 |
| 4.7 本章小结 | 第75-77页 |
| 5 参数模型的全局收敛在线辨识算法 | 第77-107页 |
| 5.1 引言 | 第77-78页 |
| 5.2 问题描述 | 第78-79页 |
| 5.3 研究现状和研究基础 | 第79-86页 |
| 5.3.1 在线预报误差算法 | 第79-81页 |
| 5.3.2 在线最小二乘算法 | 第81-83页 |
| 5.3.3 加权零空间拟合算法 | 第83-86页 |
| 5.4 在线加权零空间拟合算法 | 第86-91页 |
| 5.4.1 在线迭代 | 第86页 |
| 5.4.2 算法初始化 | 第86-87页 |
| 5.4.3 非参数模型阶次的自适应调整 | 第87-90页 |
| 5.4.4 时变特性跟踪 | 第90页 |
| 5.4.5 其他问题 | 第90-91页 |
| 5.5 算法特性的理论分析 | 第91-100页 |
| 5.5.1 定义和假设条件 | 第92-94页 |
| 5.5.2 在线估计的一致性 | 第94-97页 |
| 5.5.3 在线估计的渐近有效性 | 第97-100页 |
| 5.6 仿真示例 | 第100-105页 |
| 5.6.1 与在线预报误差算法的对比 | 第100-103页 |
| 5.6.2 使用自适应阶次调整策略 | 第103-104页 |
| 5.6.3 系统的时变特性跟踪 | 第104-105页 |
| 5.7 本章小结 | 第105-107页 |
| 6 总结与展望 | 第107-109页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第107-108页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第108-109页 |
| 附录 A | 第109-119页 |
| 附录 B | 第119-129页 |
| 参考文献 | 第129-135页 |
| 作者简历 | 第135-137页 |
| 科研成果目录 | 第137-138页 |
