| 致谢 | 第5-7页 |
| 摘要 | 第7-9页 |
| Abstract | 第9-11页 |
| 缩写、符号清单、术语表 | 第16-21页 |
| 1 绪论 | 第21-35页 |
| 1.1 系统辨识简介 | 第21-23页 |
| 1.2 系统辨识的研究方向 | 第23-26页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第26-31页 |
| 1.3.1 模型在无外部激励闭环系统中的可辨识条件 | 第26-27页 |
| 1.3.2 无外部激励闭环辨识方法 | 第27-29页 |
| 1.3.3 软测量模型的辨识 | 第29-31页 |
| 1.4 本文结构安排 | 第31-35页 |
| 2 基于无外部激励辨识的PID整定方法 | 第35-63页 |
| 2.1 引言 | 第35-36页 |
| 2.2 闭环辨识背景介绍 | 第36-41页 |
| 2.2.1 预测误差辨识方法 | 第36-38页 |
| 2.2.2 可辨识性与数据丰富性 | 第38-41页 |
| 2.3 无外部激励的辨识方法 | 第41-44页 |
| 2.4 基于无外部激励辨识的PID整定 | 第44-52页 |
| 2.4.1 PID控制器 | 第44-45页 |
| 2.4.2 PID切换控制规则 | 第45-46页 |
| 2.4.3 预测试 | 第46-47页 |
| 2.4.4 模型验证 | 第47-49页 |
| 2.4.5 基于IMC的PID参数整定 | 第49-52页 |
| 2.5 仿真研究 | 第52-61页 |
| 2.6 本章小结 | 第61-63页 |
| 3 多变量模型在闭环系统中的可辨识条件 | 第63-81页 |
| 3.1 引言 | 第63-64页 |
| 3.2 多变量闭环辨识 | 第64-65页 |
| 3.3 多变量模型在线性控制器下的可辨识条件 | 第65-74页 |
| 3.3.1 研究准备 | 第65-69页 |
| 3.3.2 常见MISO模型的可辨识条件 | 第69-72页 |
| 3.3.3 MIMO模型的可辨识条件 | 第72-74页 |
| 3.4 多变量模型在切换控制闭环系统中的可辨识条件 | 第74-77页 |
| 3.5 仿真研究 | 第77-80页 |
| 3.6 本章小结 | 第80-81页 |
| 4 面向MPC的无外部激励辨识方法 | 第81-99页 |
| 4.1 引言 | 第81-82页 |
| 4.2 模型预测控制算法 | 第82-86页 |
| 4.2.1 预测模型 | 第82-83页 |
| 4.2.2 滚动优化 | 第83-85页 |
| 4.2.3 反馈校正 | 第85-86页 |
| 4.3 模型在MPC回路中的可辨识条件 | 第86-87页 |
| 4.3.1 DMC的最小实现形式 | 第86页 |
| 4.3.2 模型在DMC闭环系统中的可辨识条件 | 第86-87页 |
| 4.4 基于切换控制的辨识方法 | 第87-93页 |
| 4.4.1 DMC权重系数与控制性能之间的关系 | 第88-89页 |
| 4.4.2 切换规则 | 第89-91页 |
| 4.4.3 预测试 | 第91-92页 |
| 4.4.4 模型验证 | 第92-93页 |
| 4.5 仿真研究 | 第93-98页 |
| 4.6 本章小结 | 第98-99页 |
| 5 软测量模型的辨识 | 第99-129页 |
| 5.1 引言 | 第99-100页 |
| 5.2 输出慢采样系统的LPV模型描述 | 第100-102页 |
| 5.3 LPV模型的辨识 | 第102-110页 |
| 5.3.1 局部线性模型辨识 | 第102-104页 |
| 5.3.2 权重函数辨识 | 第104-107页 |
| 5.3.3 优化全局模型 | 第107-109页 |
| 5.3.4 模型结构选择 | 第109-110页 |
| 5.4 算例仿真 | 第110-115页 |
| 5.5 工业实例 | 第115-126页 |
| 5.6 本章小结 | 第126-129页 |
| 6 总结与展望 | 第129-133页 |
| 6.1 论文总结 | 第129-131页 |
| 6.2 研究展望 | 第131-133页 |
| 附录A | 第133-143页 |
| 附录B | 第143-147页 |
| 参考文献 | 第147-157页 |
| 作者简历 | 第157-159页 |
| 作者攻读博士学位期间科研成果 | 第159-160页 |