| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-14页 |
| 第1章 绪论 | 第14-33页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第14-15页 |
| ·课题来源 | 第14页 |
| ·研究的目的和意义 | 第14-15页 |
| ·预测控制基本原理及应用 | 第15-18页 |
| ·非线性预测控制算法综述 | 第18-28页 |
| ·非线性预测控制问题的描述 | 第19-20页 |
| ·基于机理模型的非线性预测控制 | 第20页 |
| ·基于线性化模型的非线性预测控制 | 第20-21页 |
| ·基于实验模型的非线性预测控制 | 第21-24页 |
| ·基于智能模型的非线性预测控制 | 第24-25页 |
| ·非线性预测控制的稳定性 | 第25-27页 |
| ·非线性预测控制的鲁棒性 | 第27-28页 |
| ·基于智能优化算法的预测控制律求解综述 | 第28-31页 |
| ·本文的内容安排 | 第31-33页 |
| 第2章 CSTR 的Hammerstein 模型辨识及预测控制 | 第33-56页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·一阶连续搅拌反应釜的模型分析 | 第33-39页 |
| ·CSTR 的数学模型 | 第34-35页 |
| ·CSTR 模型分析 | 第35-39页 |
| ·连续搅拌反应釜的Hammerstein 模型辨识 | 第39-49页 |
| ·Hammerstein 模型 | 第39页 |
| ·基于多项式函数的Hammerstein 模型辨识 | 第39-42页 |
| ·基于LSSVM 的Hammerstein 模型辨识 | 第42-49页 |
| ·基于Hammerstein 模型的CSTR 非线性预测控制 | 第49-55页 |
| ·预测控制策略 | 第49页 |
| ·输出预测 | 第49-50页 |
| ·求解预测律 | 第50-52页 |
| ·仿真结果及分析 | 第52-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第3章 一种Wiener 模型辨识的新方法 | 第56-71页 |
| ·引言 | 第56页 |
| ·一种基于Laguerre-LSSVM 结构的Wiener 模型辨识方法 | 第56-63页 |
| ·Wiener 模型 | 第56-58页 |
| ·动态线性环节 | 第58-59页 |
| ·静态非线性环节 | 第59-62页 |
| ·多输入多输出Wiener 模型辨识方法扩展 | 第62-63页 |
| ·仿真实例 | 第63-69页 |
| ·SISO 模型仿真 | 第64-67页 |
| ·MIMO 模型仿真 | 第67-69页 |
| ·本章小结 | 第69-71页 |
| 第4 章基于Wiener 模型的pH 中和过程预测控制 | 第71-85页 |
| ·引言 | 第71页 |
| ·pH 中和过程介绍及模型分析 | 第71-76页 |
| ·pH 中和过程简介 | 第71-73页 |
| ·pH 中和过程数学模型分析 | 第73-76页 |
| ·pH 中和过程的非线性模型预测控制 | 第76-84页 |
| ·非线性预测控制算法构造 | 第76-77页 |
| ·pH 中和过程的Wiener 模型辨识 | 第77-82页 |
| ·非线性预测控制结果及分析 | 第82-84页 |
| ·本章小结 | 第84-85页 |
| 第5章 基于高斯过程的聚合反应非线性预测控制 | 第85-98页 |
| ·引言 | 第85页 |
| ·高斯过程建模 | 第85-92页 |
| ·Bayesian 学习方法 | 第86-87页 |
| ·高斯过程 | 第87-90页 |
| ·协方差函数 | 第90-91页 |
| ·高斯过程训练 | 第91-92页 |
| ·基于高斯过程的MMA 聚合反应非线性预测控制 | 第92-97页 |
| ·MMA 聚合反应过程 | 第92-93页 |
| ·MMA 聚合反应的高斯过程模型 | 第93-96页 |
| ·基于高斯过程模型的非线性预测控制 | 第96-97页 |
| ·本章小结 | 第97-98页 |
| 第6章 基于混合遗传粒子群算法的广义预测控制 | 第98-123页 |
| ·引言 | 第98页 |
| ·粒子群优化算法及其改进 | 第98-101页 |
| ·基本粒子群优化算法 | 第99-100页 |
| ·改进的粒子群优化算法 | 第100-101页 |
| ·一种新型的混合遗传粒子群优化算法 | 第101-107页 |
| ·算法的基本思想 | 第101-103页 |
| ·算法的实现步骤 | 第103页 |
| ·算法测试及仿真 | 第103-107页 |
| ·基于HGPSO 的线性广义预测控制 | 第107-115页 |
| ·CARIMA 预测模型 | 第107-109页 |
| ·控制律求解 | 第109-111页 |
| ·在线辨识与校正 | 第111-112页 |
| ·仿真实例 | 第112-115页 |
| ·基于HGPSO 的非线性广义预测控制 | 第115-121页 |
| ·生物反应器模型 | 第115-116页 |
| ·基于NARIMAX 模型的非线性广义预测控制 | 第116-118页 |
| ·仿真结果及分析 | 第118-121页 |
| ·本章小结 | 第121-123页 |
| 结论 | 第123-125页 |
| 参考文献 | 第125-139页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第139-140页 |
| 攻读博士学位期间参与的科研项目与获奖情况 | 第140-142页 |
| 致谢 | 第142-143页 |
| 个人简历 | 第143页 |
