预测控制算法及其仿真研究
| 中文摘要 | 第1-6页 |
| 英文摘要 | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 第一章 预测控制研究概述 | 第11-24页 |
| 1．1 引言 | 第11-12页 |
| 1．2 预测控制的基本原理 | 第12-14页 |
| 1．2．1 预测模型 | 第12页 |
| 1．2．2 滚动优化 | 第12-13页 |
| 1．2．3 反馈校正 | 第13-14页 |
| 1．3 预测控制的文献概述 | 第14-21页 |
| 1．3．1 多变量预测控制 | 第15-17页 |
| 1．3．1．1 单变量推广到多变量的预测控制算法 | 第15页 |
| 1．3．1．2 解耦预测控制 | 第15-16页 |
| 1．3．1．3 多变量分层协调预测控制 | 第16-17页 |
| 1．3．2 极点配置预测控制 | 第17页 |
| 1．3．3 满意预测控制 | 第17-18页 |
| 1．3．4 多模型预测控制 | 第18-19页 |
| 1．3．5 模糊预测控制 | 第19页 |
| 1．3．6 多目标优化与预测控制的结合 | 第19页 |
| 1．3．7 预测函数控制 | 第19-20页 |
| 1．3．8 预测控制的工业应用 | 第20-21页 |
| 1．4 预测控制的发展前景 | 第21-22页 |
| 1．5 论文主要研究内容 | 第22-24页 |
| 第二章 预测函数控制基本原理 | 第24-34页 |
| 2．1 引言 | 第24页 |
| 2．2 预测函数控制基本原理 | 第24-28页 |
| 2．2．1 基函数概念 | 第25页 |
| 2．2．2 预测模型 | 第25-26页 |
| 2．2．3 参考轨迹 | 第26页 |
| 2．2．4 误差校正 | 第26-27页 |
| 2．2．5 滚动优化 | 第27-28页 |
| 2．3 一阶加纯滞后对象的预测函数控制算法 | 第28-31页 |
| 2．4 仿真 | 第31-33页 |
| 2．5 结论 | 第33-34页 |
| 第三章 极点配置预测函数控制 | 第34-42页 |
| 3．1 引言 | 第34页 |
| 3．2 极点配置预测函数控制 | 第34-40页 |
| 3．2．1 预测输出 | 第34-36页 |
| 3．2．2 控制器设计 | 第36-38页 |
| 3．2．3 闭环极点配置 | 第38-40页 |
| 3．3 仿真研究 | 第40-41页 |
| 3．4 结论 | 第41-42页 |
| 第四章 多变量分层协调预测函数控制 | 第42-50页 |
| 4．1 引言 | 第42-44页 |
| 4．2 多变量分层协调预测函数控制 | 第44-47页 |
| 4．2．1 多变量系统预测函数控制 | 第44-45页 |
| 4．2．2 分层协调预测函数控制 | 第45-47页 |
| 4．3 仿真 | 第47-49页 |
| 4．3．1 仿真背景 | 第47-48页 |
| 4．3．2 仿真结果 | 第48-49页 |
| 4．4 结论 | 第49-50页 |
| 第五章 神经网络解耦预测函数控制 | 第50-55页 |
| 5．1 引言 | 第50页 |
| 5．2 神经网络解耦 | 第50-53页 |
| 5．2．1 神经网络（NN） | 第50-52页 |
| 5．2．2 神经网络（NN）训练目标 | 第52页 |
| 5．2．3 神经网络（NN）训练算法 | 第52-53页 |
| 5．3 仿真研究 | 第53-54页 |
| 5．3．1 仿真背景 | 第53页 |
| 5．3．2 仿真结果 | 第53-54页 |
| 5．4 结论 | 第54-55页 |
| 第六章 基于动态矩阵控制的CSTR模型仿真 | 第55-62页 |
| 6．1 引言 | 第55页 |
| 6．2 DMC算法 | 第55-58页 |
| 6．3 基于多变量动态矩阵控制的CSTR模型仿真 | 第58-61页 |
| 6．3．1 CSTR模型 | 第58-59页 |
| 6．3．2 仿真 | 第59页 |
| 6．3．3 仿真结果 | 第59-61页 |
| 6．4 结论 | 第61-62页 |
| 第七章 结束语 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 攻读硕士学位期间完成／投寄的论文 | 第72页 |
