控制系统模型辨识方法的研究及应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 系统辨识的历史及现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 系统辨识的历史 | 第9-10页 |
| 1.2.2 系统辨识的现状 | 第10-12页 |
| 1.3 论文目标和主要工作 | 第12-14页 |
| 第二章 系统辨识的理论分析 | 第14-22页 |
| 2.1 系统辨识的内容与步骤 | 第14-15页 |
| 2.2 输入输出数据 | 第15-17页 |
| 2.2.1 输入信号的选取 | 第15-16页 |
| 2.2.2 数据的保存 | 第16-17页 |
| 2.3 模型辨识 | 第17-21页 |
| 2.3.1 两种系统回路的比较 | 第17-19页 |
| 2.3.2 模型结构 | 第19-20页 |
| 2.3.3 辨识算法的选取 | 第20-21页 |
| 2.4 评价准则 | 第21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 最小二乘法辨识 | 第22-36页 |
| 3.1 最小二乘法的基本原理 | 第22-23页 |
| 3.2 最小二乘法流程图 | 第23-24页 |
| 3.3 最小二乘法针对八种系统模型的应用 | 第24-35页 |
| 3.3.1 第一种模型 | 第24-26页 |
| 3.3.2 第二种系统模型 | 第26-27页 |
| 3.3.3 第三种系统模型 | 第27-28页 |
| 3.3.4 第四种系统模型 | 第28-30页 |
| 3.3.5 第五种系统模型 | 第30-31页 |
| 3.3.6 第六种系统模型 | 第31-32页 |
| 3.3.7 第七种系统模型 | 第32-33页 |
| 3.3.8 第八种系统模型 | 第33-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 粒子群优化算法辨识 | 第36-55页 |
| 4.1 引言 | 第36页 |
| 4.2 粒子群优化算法 | 第36-40页 |
| 4.2.1 粒子优化群算法基本原理 | 第36-37页 |
| 4.2.2 粒子群算法参数的设置 | 第37-39页 |
| 4.2.3 粒子群优化算法在系统辨识中的应用 | 第39-40页 |
| 4.3 惯性权重与种群规模的选择 | 第40-45页 |
| 4.3.1 惯性权重和种群规模的影响 | 第41页 |
| 4.3.2 仿真 | 第41-42页 |
| 4.3.3 实验结果分析 | 第42-44页 |
| 4.3.4 结论 | 第44-45页 |
| 4.4 粒子群优化算法针对八种系统的应用 | 第45-54页 |
| 4.4.1 第一种系统模型 | 第46-47页 |
| 4.4.2 第二种系统模型 | 第47-48页 |
| 4.4.3 第三种系统模型 | 第48-49页 |
| 4.4.4 第四种系统模型 | 第49-50页 |
| 4.4.5 第五种系统模型 | 第50-51页 |
| 4.4.6 第六种系统模型 | 第51-52页 |
| 4.4.7 第七种系统模型 | 第52-53页 |
| 4.4.8 第八种系统模型 | 第53-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 两种算法的比较与应用 | 第55-67页 |
| 5.1 两种算法的理想数据比较 | 第55-56页 |
| 5.2 两种算法对实际系统的应用 | 第56-65页 |
| 5.2.1 实验数据的准备 | 第57-58页 |
| 5.2.2 两种算法的辨识效果对比 | 第58-63页 |
| 5.2.3 结果分析 | 第63-65页 |
| 5.3 本章小结 | 第65-67页 |
| 第六章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第73页 |
