| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 主要符号对照表 | 第11-20页 |
| 第一章 绪论 | 第20-40页 |
| ·研究背景 | 第20-23页 |
| ·先进控制技术的发展现状 | 第23-28页 |
| ·先进调节控制技术 | 第24页 |
| ·以多变量控制为代表的先进控制技术 | 第24-25页 |
| ·与智能控制相结合的先进控制技术 | 第25-26页 |
| ·与企业生产管理、利润相结合的新一代先进控制技术 | 第26-28页 |
| ·先进控制技术研究的几个关键问题 | 第28-30页 |
| ·根据过程知识与测试信息进行模型辨识 | 第29页 |
| ·确定包括经济性能指标在内的目标函数 | 第29页 |
| ·预测控制算法的选择 | 第29-30页 |
| ·优化算法对MPC控制性能的影响 | 第30页 |
| ·先进过程控制策略实施的流程 | 第30-33页 |
| ·过程模型辨识 | 第33-34页 |
| ·先进控制技术目前存在的问题和发展趋势 | 第34-36页 |
| ·存在的问题 | 第34-35页 |
| ·发展趋势 | 第35-36页 |
| ·论文研究工作及创新性 | 第36页 |
| ·论文结构 | 第36-40页 |
| 第二章 模型预测控制 | 第40-54页 |
| ·MPC算法的主要特征 | 第41-43页 |
| ·MPC的主要优势 | 第42-43页 |
| ·当前MPC技术的主要局限性 | 第43页 |
| ·MPC算法的主要成分 | 第43-50页 |
| ·预测模型 | 第43-45页 |
| ·优化目标函数的建立 | 第45-46页 |
| ·设定点的跟踪问题 | 第46-47页 |
| ·控制增量的抑制 | 第47-48页 |
| ·调节变量的设定值 | 第48页 |
| ·变量的约束 | 第48-50页 |
| ·MPC与经济性能指标相结合的现代APC研究热点 | 第50-54页 |
| 第三章 改进微分进化法的自适应神经网络非线性预测控制 | 第54-72页 |
| ·问题的提出 | 第54-56页 |
| ·基于神经网络模型非线性预测控制 | 第56-57页 |
| ·自适应神经网络 | 第57-60页 |
| ·MIMO过程的ANN模型的构建 | 第57-59页 |
| ·在线权值训练的自适应神经网络 | 第59页 |
| ·神经网络权值自适应结构 | 第59-60页 |
| ·改进微分进化法 | 第60-63页 |
| ·使用MDE对神经网络权值进行优化计算 | 第62-63页 |
| ·仿真事例 | 第63-69页 |
| ·用于MPC控制的神经网络模型的构建 | 第63-64页 |
| ·神经模型与机理模型的阶跃响应测试比较 | 第64-65页 |
| ·使用MDE优化算法对神经模型进行在线权值训练 | 第65页 |
| ·使用ANN-MDE实现的NMPC | 第65-66页 |
| ·仿真结果与讨论 | 第66-68页 |
| ·无扰动存在的情形 | 第67页 |
| ·有突发扰动的情形 | 第67-68页 |
| ·BP,DE,MDE三种优化算法性训练神经网络权值时性能测试比较 | 第68-69页 |
| ·小结 | 第69-72页 |
| 第四章 自适应加权系数的鲁棒区域预测控制 | 第72-84页 |
| ·问题的提出 | 第72-73页 |
| ·含有松弛项的MPC目标函数 | 第73-74页 |
| ·加权矩阵系数自适应鲁棒区域MPC | 第74-78页 |
| ·基权系数的选择及自适应松弛项的引入 | 第75页 |
| ·权值松弛项的在线调节实现加权系数自适应 | 第75-76页 |
| ·自适应加权系数的MPC控制结构 | 第76-77页 |
| ·稳定性和收敛性证明 | 第77-78页 |
| ·工业事例验证 | 第78-81页 |
| ·二甲苯分馏装置的工艺流程 | 第79-80页 |
| ·对分馏过程的预测控制策略 | 第80-81页 |
| ·小结 | 第81-84页 |
| 第五章 基于概率密度函数协调原则的多预测控制器协调控制 | 第84-104页 |
| ·问题的提出 | 第84页 |
| ·分解式预测控制 | 第84-88页 |
| ·分解式预测控制问题的描述及其结构 | 第84-85页 |
| ·过程的集中式模型 | 第85-86页 |
| ·分解式预测控制方式中多控制器的协调 | 第86-88页 |
| ·子系统模型 | 第86页 |
| ·子系统间相互作用的动态行为模型 | 第86-87页 |
| ·组合模型 | 第87-88页 |
| ·DMPC控制器 | 第88页 |
| ·概率密度函数协调原则下的子MPC控制器协调 | 第88-93页 |
| ·综合动态优化器 | 第89-90页 |
| ·概率密度函数协调原则 | 第90-93页 |
| ·概率密度函数 | 第90页 |
| ·置信度和置信区间 | 第90页 |
| ·基于PDF的置信度验证的DMPC控制器的协调原则 | 第90-93页 |
| ·试验仿真事例 | 第93-96页 |
| ·过程模型描述 | 第93-94页 |
| ·基于DMPC控制方式下的IDO、MPC控制器设计 | 第94页 |
| ·IDO设计 | 第94页 |
| ·子预测控制器设计 | 第94页 |
| ·结果分析及讨论 | 第94-96页 |
| ·工业过程事例研究 | 第96-101页 |
| ·三个子控制器的设计及参数设定 | 第98-101页 |
| ·子控制器1的设计及参数设定 | 第98页 |
| ·子控制器2的设计及参数设定 | 第98-99页 |
| ·子控制器3的设计及参数设定 | 第99-101页 |
| ·仿真结果分析及讨论 | 第101页 |
| ·小结 | 第101-104页 |
| 第六章 预测控制与动态优化综合的多功能层实时优化控制 | 第104-116页 |
| ·问题的提出 | 第104页 |
| ·分层预测控制结构 | 第104-108页 |
| ·经济优化器的实现与设计 | 第106页 |
| ·稳态实时经济优化器 | 第106-107页 |
| ·单一时间尺度的动态经济优化器 | 第107-108页 |
| ·基于动态实时优化的经济优化器 | 第108-109页 |
| ·以最大生产量作为优化操DRTO目标函数的构建 | 第108-109页 |
| ·优化层和MPC控制层的协调 | 第109-110页 |
| ·DRTO优化周期的确定 | 第109-110页 |
| ·最新经济变量最优值可行性的验证 | 第110页 |
| ·协调规则以及一些情形的假设 | 第110页 |
| ·仿真事例 | 第110-115页 |
| ·经济性能比较 | 第112-115页 |
| ·小结 | 第115-116页 |
| 第七章 结论和展望 | 第116-120页 |
| ·总结 | 第116-118页 |
| ·未来工作展望 | 第118-120页 |
| 参考文献 | 第120-128页 |
| 攻读博士学位期间主要研究成果 | 第128-130页 |
| 致谢 | 第130-132页 |
| 个人简历 | 第132页 |
