摘要 | 第3-6页 |
ABSTRACT | 第6-9页 |
1 绪论 | 第13-25页 |
1.1 引言 | 第13-14页 |
1.2 研究目的 | 第14-17页 |
1.2.1 子空间辨识方法 | 第15-16页 |
1.2.2 数据驱动预测控制方法 | 第16-17页 |
1.3 国内外研究现状 | 第17-22页 |
1.3.1 时变系统的子空间辨识及控制问题 | 第19-20页 |
1.3.2 闭环系统的子空间辨识及控制问题 | 第20-21页 |
1.3.3 连续系统的子空间辨识及控制问题 | 第21页 |
1.3.4 LPV系统的子空间辨识及控制问题 | 第21页 |
1.3.5 Hammerstein-Wiener系统的子空间辨识及控制问题 | 第21-22页 |
1.4 本文的组织结构 | 第22-25页 |
2 子空间辨识方法 | 第25-41页 |
2.1 引言 | 第25-26页 |
2.2 基本算法 | 第26-31页 |
2.3 PO-MOESP | 第31-34页 |
2.4 辨识实例 | 第34-39页 |
2.4.1 数据处理 | 第34-35页 |
2.4.2 PO-MOESP子空间辨识算法 | 第35-36页 |
2.4.3 阶跃响应 | 第36-37页 |
2.4.4 预测模型 | 第37-39页 |
2.5 本章小结 | 第39-41页 |
3 闭环自适应数据驱动预测控制方法 | 第41-59页 |
3.1 引言 | 第41-42页 |
3.2 开环数据驱动预测控制方法 | 第42-44页 |
3.3 闭环数据驱动预测控制方法 | 第44-47页 |
3.4 自适应策略 | 第47-50页 |
3.5 仿真实例 | 第50-57页 |
3.5.1 电吹风 | 第50-54页 |
3.5.2 工业四级蒸发器 | 第54-57页 |
3.6 本章小结 | 第57-59页 |
4 连续LPV数据驱动预测控制方法 | 第59-87页 |
4.1 连续时间系统数据驱动预测控制方法 | 第59-66页 |
4.1.1 引言 | 第59页 |
4.1.2 连续时间系统的子空间预测输出 | 第59-60页 |
4.1.3 数据驱动预测控制方法 | 第60-62页 |
4.1.4 仿真实例 | 第62-66页 |
4.2 LPV系统数据驱动预测控制方法 | 第66-72页 |
4.2.1 引言 | 第66-67页 |
4.2.2 线性变参数系统的子空间预测输出 | 第67-68页 |
4.2.3 数据驱动预测控制方法 | 第68-69页 |
4.2.4 仿真实例 | 第69-72页 |
4.3 连续时间LPV系统数据驱动预测控制方法 | 第72-86页 |
4.3.1 引言 | 第72页 |
4.3.2 子空间预测输出 | 第72-74页 |
4.3.3 数据驱动预测控制 | 第74-76页 |
4.3.4 仿真研究 | 第76-86页 |
4.4 本章小结 | 第86-87页 |
5 Hammerstein-Wiener数据驱动预测控制方法 | 第87-105页 |
5.1 引言 | 第87-88页 |
5.2 Hammerstein-Wiener系统模型 | 第88-90页 |
5.2.1 开环系统模型 | 第88-89页 |
5.2.2 闭环系统模型 | 第89-90页 |
5.3 子空间预测输出 | 第90-91页 |
5.3.1 开环预测 | 第90页 |
5.3.2 闭环预测 | 第90-91页 |
5.4 子空间预估器 | 第91-93页 |
5.5 数据驱动预测控制 | 第93-95页 |
5.6 仿真实例 | 第95-103页 |
5.6.1 四阶模型 | 第95-97页 |
5.6.2 生物发酵反应器 | 第97-103页 |
5.7 本章小结 | 第103-105页 |
6 总结与展望 | 第105-107页 |
6.1 工作总结 | 第105-106页 |
6.2 工作展望 | 第106-107页 |
致谢 | 第107-109页 |
参考文献 | 第109-123页 |
附录 | 第123-124页 |
A.作者在攻读博士学位期间的论文目录(第一作者) | 第123页 |
B.作者在攻读博士学位期间的专利目录 | 第123页 |
C.作者在攻读博士学位期间参与的科研项目 | 第123-124页 |
D.作者在攻读博士学位期间参加的学术活动 | 第124页 |