预测控制在时滞系统中的应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪 论 | 第10-17页 |
| ·时滞系统控制的难点 | 第10页 |
| ·时滞系统传统控制方法 | 第10-13页 |
| ·PID 控制 | 第10-11页 |
| ·Smith 预估控制 | 第11页 |
| ·Dahlin 算法 | 第11-12页 |
| ·其它控制方法及发展方向 | 第12-13页 |
| ·预测控制概述 | 第13-15页 |
| ·预测控制提出的背景 | 第13-14页 |
| ·预测控制的特点 | 第14页 |
| ·三种典型的预测控制算法 | 第14-15页 |
| ·预测控制在时滞系统中应用的提出 | 第15-16页 |
| ·本论文的主要研究内容 | 第16-17页 |
| 第2章 动态矩阵的参数设计和性能分析 | 第17-29页 |
| ·动态矩阵的算法描述 | 第17-20页 |
| ·预测模型 | 第17-18页 |
| ·滚动优化 | 第18-19页 |
| ·反馈校正 | 第19-20页 |
| ·DMC 的实现 | 第20-21页 |
| ·DMC 的离线准备工作 | 第20页 |
| ·DMC 在线计算流程 | 第20-21页 |
| ·动态矩阵控制的参数设计 | 第21-24页 |
| ·动态矩阵控制的参数设计 | 第21-23页 |
| ·动态矩阵控制的参数整定步骤 | 第23-24页 |
| ·算法实现与仿真分析 | 第24-28页 |
| ·算法实现 | 第24页 |
| ·P 和M 对系统动态性能的影响 | 第24-26页 |
| ·模型失配时的响应曲线 | 第26-27页 |
| ·与Smith 预估控制比较 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 广义预测控制 | 第29-41页 |
| ·广义预测控制的基本原理 | 第29-32页 |
| ·CARIMA 预测模型 | 第29页 |
| ·滚动优化 | 第29-31页 |
| ·广义预测控制在线辨识与校正 | 第31-32页 |
| ·广义预测控制算法的实现步骤 | 第32页 |
| ·广义预测控制算法的参数选择 | 第32-35页 |
| ·算法实现与仿真分析 | 第35-40页 |
| ·算法实现 | 第35-36页 |
| ·GPC 控制中主要参数对系统性能的影响 | 第36-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于神经网络的预测控制 | 第41-53页 |
| ·引言 | 第41-42页 |
| ·径向基函数神经网络 | 第42-45页 |
| ·径向基函数网络模型 | 第42-43页 |
| ·网络输出 | 第43-44页 |
| ·RBF 网络的学习过程 | 第44-45页 |
| ·基于RBF 神经网络的动态矩阵控制 | 第45-46页 |
| ·算法实现与仿真分析 | 第46-52页 |
| ·RBF 网络训练 | 第46-48页 |
| ·基于RBF 的动态矩阵控制 | 第48-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-58页 |
