| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 1 绪论 | 第11-32页 |
| ·课题的提出 | 第11-13页 |
| ·网络化控制系统概述 | 第13-20页 |
| ·网络化控制系统的发展及特点 | 第13-15页 |
| ·网络化控制系统的研究现状 | 第15-17页 |
| ·网络化控制系统的主要研究方法 | 第17-20页 |
| ·随机控制系统的控制分析综述 | 第20-26页 |
| ·随机控制系统的概念和研究内容 | 第20-21页 |
| ·随机控制系统的发展状况 | 第21-22页 |
| ·随机控制系统的一些常用控制分析方法 | 第22-24页 |
| ·随机控制系统的最优状态估计 | 第24-26页 |
| ·网络化控制系统中的时延 | 第26-29页 |
| ·网络化控制系统的随机控制问题 | 第29-30页 |
| ·本文的研究工作 | 第30-32页 |
| ·本文的研究内容和组织结构 | 第30-31页 |
| ·本文工作的创新点 | 第31-32页 |
| 2 网络化随机控制系统的建模 | 第32-41页 |
| ·概述 | 第32-33页 |
| ·模型I —时间-事件-时间驱动方式模型 | 第33-34页 |
| ·模型II —时间-事件-分时驱动方式模型 | 第34-36页 |
| ·模型III —时间-事件-分时算法驱动方式模型 | 第36-38页 |
| ·模型IV —时间-事件-事件驱动方式模型 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 3 网络化随机控制系统中时延的统计特性和界限 | 第41-58页 |
| ·引言 | 第41-42页 |
| ·时延的Markov 性 | 第42-49页 |
| ·模型I 时延的Markov 性 | 第42-44页 |
| ·模型II 和模型III 时延的Markov 性 | 第44-49页 |
| ·时延的最大允许界限 | 第49-55页 |
| ·多步时延的最大允许界限 | 第50-54页 |
| ·仿真结果 | 第54-55页 |
| ·时延的在线估计 | 第55-56页 |
| ·时延的在线估计法 | 第55页 |
| ·仿真结果 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 4 网络化随机控制系统的控制分析 | 第58-93页 |
| ·引言 | 第58-59页 |
| ·最优状态估计 | 第59-62页 |
| ·预备知识 | 第59-60页 |
| ·系统最优状态估计 | 第60-62页 |
| ·线性二次高斯优化控制 | 第62-78页 |
| ·完全状态信息的LQG 优化控制 | 第62-67页 |
| ·部分状态信息的LQG 优化控制 | 第67-74页 |
| ·仿真结果 | 第74-78页 |
| ·无穷确界优化控制 | 第78-82页 |
| ·无穷确界优化控制器设计 | 第79-80页 |
| ·仿真结果 | 第80-82页 |
| ·有限变确界优化控制 | 第82-84页 |
| ·时滞补偿控制 | 第84-86页 |
| ·时滞补偿控制器设计 | 第84-85页 |
| ·仿真结果 | 第85-86页 |
| ·基于模型预测的补偿控制 | 第86-91页 |
| ·概述 | 第86-87页 |
| ·基于模型预测的补偿控制方法 | 第87-88页 |
| ·仿真结果 | 第88-91页 |
| ·本章小结 | 第91-93页 |
| 5 基于α-Credibility 的转换控制 | 第93-105页 |
| ·预备知识 | 第93页 |
| ·时延的基于α-置信度的单侧置信上限 | 第93-94页 |
| ·基于α-Credibility 的转换控制法 | 第94-95页 |
| ·基于α-Credibility 的转换控制模型 | 第95-97页 |
| ·基于IA 技术的计算机网络化控制系统建模和可靠性分析 | 第97-102页 |
| ·仿真结果 | 第102-104页 |
| ·本章小结 | 第104-105页 |
| 6 全文总结与研究展望 | 第105-108页 |
| ·全文总结 | 第105-106页 |
| ·研究展望 | 第106-108页 |
| 致谢 | 第108-109页 |
| 参考文献 | 第109-118页 |
| 附录 攻读博士学位期间发表的论文目录 | 第118页 |