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复杂过程系统的数据驱动预测控制方法研究

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

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