| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 注释表 | 第13-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-27页 |
| 1.1 系统辨识的概念、研究目的和研究现状 | 第14-20页 |
| 1.1.1 线性系统辨识 | 第15-19页 |
| 1.1.2 非线性系统辨识 | 第19-20页 |
| 1.2 融合辨识思想的数据驱动控制方法的研究现状 | 第20-22页 |
| 1.2.1 虚拟参考反馈校正控制 | 第20-21页 |
| 1.2.2 子空间预测控制 | 第21-22页 |
| 1.3 优化方法的研究现状 | 第22-23页 |
| 1.4 有待进一步研究的问题 | 第23-24页 |
| 1.5 论文的主要研究内容和章节安排 | 第24-27页 |
| 第二章 线性系统辨识理论的研究 | 第27-56页 |
| 2.1 引言 | 第27页 |
| 2.2 线性回归模型的递推辨识 | 第27-38页 |
| 2.2.1 问题描述 | 第28-29页 |
| 2.2.2 线性回归模型的递推辨识 | 第29-34页 |
| 2.2.3 仿真算例 | 第34-38页 |
| 2.3 输入输出带有测量噪声的线性系统辨识的滤波设计 | 第38-45页 |
| 2.3.1 问题描述 | 第39-40页 |
| 2.3.2 快速滤波算法 | 第40-44页 |
| 2.3.3 仿真算例 | 第44-45页 |
| 2.4 线性系统闭环辨识的模型检验 | 第45-55页 |
| 2.4.1 闭环系统辨识模型检验问题概述 | 第45-46页 |
| 2.4.2 闭环系统描述 | 第46-47页 |
| 2.4.3 模型参数的置信区域检验 | 第47-49页 |
| 2.4.4 互相关函数的置信区域检验 | 第49-52页 |
| 2.4.5 输入滤波器的检验 | 第52-54页 |
| 2.4.6 仿真算例 | 第54-55页 |
| 2.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第三章 非线性系统辨识理论的研究 | 第56-76页 |
| 3.1 引言 | 第56页 |
| 3.2 直接加权优化辨识中未知权重值的迭代选取 | 第56-68页 |
| 3.2.1 问题描述 | 第57页 |
| 3.2.2 辨识策略 | 第57-59页 |
| 3.2.3 最优条件推导 | 第59-62页 |
| 3.2.4 迭代求解 | 第62-64页 |
| 3.2.5 算法分析 | 第64-66页 |
| 3.2.6 仿真算例 | 第66-68页 |
| 3.3 直接加权优化辨识的最小概率设计 | 第68-75页 |
| 3.3.1 问题描述 | 第68-69页 |
| 3.3.2 最小概率设计 | 第69-71页 |
| 3.3.3 未知权重值的优化求解 | 第71-73页 |
| 3.3.4 仿真算例 | 第73-75页 |
| 3.4 本章小结 | 第75-76页 |
| 第四章 虚拟参考反馈校正控制方法及其渐近性研究 | 第76-99页 |
| 4.1 引言 | 第76页 |
| 4.2 闭环系统的虚拟参考反馈校正控制及其迭代最小辨识 | 第76-91页 |
| 4.2.1 闭环系统描述 | 第77-78页 |
| 4.2.2 模型参考控制 | 第78页 |
| 4.2.3 虚拟参考反馈校正控制的建立 | 第78-80页 |
| 4.2.4 优化问题间的等价性 | 第80-83页 |
| 4.2.5 迭代最小辨识 | 第83-87页 |
| 4.2.6 闭环系统控制器稳定性的检验 | 第87-88页 |
| 4.2.7 仿真算例 | 第88-91页 |
| 4.3 虚拟参考反馈校正控制的统计渐近性分析 | 第91-98页 |
| 4.3.1 闭环模型描述 | 第92页 |
| 4.3.2 两未知参数矢量的统计渐近性分析 | 第92-98页 |
| 4.4 本章小结 | 第98-99页 |
| 第五章 故障估计下的子空间预测控制方法研究 | 第99-117页 |
| 5.1 引言 | 第99页 |
| 5.2 故障估计下的子空间预测控制 | 第99-116页 |
| 5.2.1 问题描述 | 第100-101页 |
| 5.2.2 子空间形式中的故障估计 | 第101-105页 |
| 5.2.3 故障估计下的子空间预测控制 | 第105-107页 |
| 5.2.4 快速梯度算法 | 第107-111页 |
| 5.2.5 子空间预测控制的仿射设计 | 第111-113页 |
| 5.2.6 子空间预测控制的稳定性分析 | 第113-114页 |
| 5.2.7 仿真算例 | 第114-116页 |
| 5.3 本章小结 | 第116-117页 |
| 第六章 总结 | 第117-120页 |
| 6.1 本文工作总结与创新 | 第117-118页 |
| 6.2 展望 | 第118-120页 |
| 参考文献 | 第120-131页 |
| 致谢 | 第131-132页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第132页 |