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基于最小二乘支持向量机的预测控制在pH中和过程中的应用

摘要第1-4页
Abstract第4-8页
第一章 绪论第8-16页
   ·论文研究的背景及意义第8-10页
   ·国内外研究现状概述第10-14页
     ·预测控制研究现状第10-11页
     ·最小二乘支持向量机研究现状第11-13页
     ·逆系统方法的研究现状第13-14页
   ·本文研究的创新点第14页
   ·本文的结构第14-16页
第二章 基于LS-SVM的逆模型辨识第16-28页
   ·支持向量机第16-18页
     ·支持向量机理论基本原理第16-18页
   ·最小二乘支持向量机第18-19页
     ·最小二乘支持向量机的基本原理第18-19页
   ·基于LS-SVM的逆模型辨识第19-23页
     ·CSTR系统pH中和过程的机理模型的描述第19-21页
     ·基于LS-SVM的逆模型第21-23页
     ·pH中和过程的可逆性分析第23页
   ·仿真研究第23-27页
     ·数据的提取与处理第23-25页
     ·逆模型的仿真研究第25-27页
   ·小结第27-28页
第三章 基于LS-SVM/PID的复合逆系统方法第28-36页
   ·逆系统方法第28-31页
     ·系统的逆第29-30页
     ·系统的可逆性第30-31页
   ·基于LS-SVM/PID的pH中和过程的复合系统第31-34页
     ·PID控制器第31-32页
     ·伪线性复合系统第32-33页
     ·基于LS-SVM/PID的伪线性复合系统第33-34页
   ·仿真研究第34-35页
   ·小结第35-36页
第四章 基于LS-SVM/PID复合逆系统的预测控制第36-46页
   ·预测控制第36-40页
     ·预测控制算法第37-40页
     ·预测控制的基本特点第40页
   ·基于LS-SVM/PID复合逆系统的预测控制第40-43页
     ·预测控制器的设计第42页
     ·稳定性分析第42-43页
   ·仿真研究第43-45页
   ·小结第45-46页
第五章 总结与展望第46-48页
   ·全文总结第46页
   ·未来工作展望第46-48页
致谢第48-50页
参考文献第50-54页
附录A (攻读硕士期间发表的论文)第54-56页
附录B (攻读硕士期间申请的软件著作权)第56页

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