基于迭代学习的批次过程控制器设计与性能评价
| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3页 |
| 1 绪论 | 第7-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第7-8页 |
| 1.2 批次过程控制现状 | 第8-10页 |
| 1.2.1 自适应控制 | 第8-9页 |
| 1.2.2 预测控制 | 第9页 |
| 1.2.3 迭代学习控制 | 第9-10页 |
| 1.2.4 其他控制算法 | 第10页 |
| 1.3 迭代学习控制的现状 | 第10-13页 |
| 1.3.1 PID型迭代学习律 | 第11页 |
| 1.3.2 高阶学习律 | 第11-12页 |
| 1.3.3 迭代学习的 2-D分析 | 第12页 |
| 1.3.4 其他类型的迭代学习律 | 第12-13页 |
| 1.4 本文的研究工作及结构 | 第13-14页 |
| 2 迭代学习控制的设计与性能分析 | 第14-29页 |
| 2.1 迭代学习控制原理 | 第14-15页 |
| 2.2 迭代学习控制主要问题 | 第15-16页 |
| 2.2.1 迭代学习的稳定性和收敛性 | 第15页 |
| 2.2.2 迭代学习的初值问题 | 第15-16页 |
| 2.2.3 迭代学习的收敛速度问题 | 第16页 |
| 2.2.4 迭代学习的鲁棒性问题 | 第16页 |
| 2.3 迭代学习控制中非重复扰动下的性能分析 | 第16-18页 |
| 2.4 控制器的设计 | 第18-21页 |
| 2.4.1 内部反馈控制器 | 第18-19页 |
| 2.4.2 迭代学习控制器 | 第19-21页 |
| 2.5 仿真实验 | 第21-28页 |
| 2.5.1 模型假设 | 第21页 |
| 2.5.2 未加扰动下ILC仿真 | 第21-22页 |
| 2.5.3 加扰动下的ILC仿真 | 第22-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 3 随机扰动输入下误差预处理的迭代学习控制 | 第29-34页 |
| 3.1 加入滤波器的ILC系统 | 第29-30页 |
| 3.2 收敛及跟踪性能分析 | 第30-31页 |
| 3.2.1 收敛性分析 | 第30-31页 |
| 3.2.2 跟踪性能分析 | 第31页 |
| 3.3 扰动分析 | 第31-33页 |
| 3.3.1 最优学习律下的滤波器 | 第32页 |
| 3.3.2 有效学习律下的滤波器 | 第32页 |
| 3.3.3 滤波器的讨论 | 第32-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 4 基于小波变换滤波的迭代学习控制 | 第34-42页 |
| 4.1 背景及原理 | 第34页 |
| 4.2 小波变换 | 第34-38页 |
| 4.2.1 连续小波变换 | 第35-36页 |
| 4.2.2 离散小波变换 | 第36页 |
| 4.2.3 小波分解及综合 | 第36-38页 |
| 4.3 基于小波变换滤波的二次实验法 | 第38-40页 |
| 4.4 仿真实验 | 第40-41页 |
| 4.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 5 基于IIR滤波器的迭代学习控制器设计 | 第42-58页 |
| 5.1 基于等效辨识的IIR滤波器设计 | 第42-44页 |
| 5.1.1 IIR滤波器 | 第42-43页 |
| 5.1.2 最小二乘辨识 | 第43-44页 |
| 5.2 IIR滤波器下的ILC控制器设计 | 第44-46页 |
| 5.3 设计与仿真 | 第46-50页 |
| 5.4 控制器性能评估 | 第50-57页 |
| 5.4.1 最小方差基准的批次过程控制器性能评估 | 第51-52页 |
| 5.4.2 仿真实验 | 第52-57页 |
| 5.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
