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基于潜变量空间的广义预测控制方法研究

摘要第4-5页
abstract第5-6页
第一章 引言第9-18页
    1.1 课题背景及研究意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-16页
        1.2.1 偏最小二乘(PLS)及研究现状第10-12页
        1.2.2 基于PLS的控制器设计方法及研究现状第12-13页
        1.2.3 模型预测控制及研究现状第13-16页
    1.3 基于潜空间的模型预测控制方法中仍存在的问题第16页
    1.4 本文主要研究内容第16-18页
第二章 基于ARX-PLS模型的潜空间广义预测控制方法第18-32页
    2.1 偏最小二乘(PLS)方法第18-19页
    2.2 基于ARX-PLS的动态建模方法第19-21页
    2.3 广义预测控制方法第21-24页
    2.4 基于ARX-PLS模型的广义预测控制方法第24-25页
    2.5 仿真研究第25-31页
        2.5.1 四容水箱对象的工作原理及机理建模第25-27页
        2.5.2 ARX-PLS动态建模的仿真结果第27-28页
        2.5.3 基于ARX-PLS模型的广义预测控制仿真第28-31页
    2.6 本章小结第31-32页
第三章 基于ARX-Dynamic inner PLS的潜空间广义预测控制方法第32-47页
    3.1 基于ARX-DIPLS的动态建模算法第32-36页
    3.2 基于ARX-DIPLS模型的自适应广义预测控制方法第36-40页
        3.2.1 外模型参数的在线更新第36-39页
        3.2.2 内模型参数的在线更新第39-40页
    3.3 仿真研究第40-46页
        3.3.1 ARX-DIPLS动态建模结果第40-42页
        3.3.2 自适应预测控制仿真结果第42-46页
    3.4 本章小结第46-47页
第四章 基于局部最小二乘支持向量机的潜空间预测控制方法第47-61页
    4.1 最小二乘支持向量机(LSSVM)第47-48页
    4.2 即时学习算法(Just-in-time Learning)第48-49页
    4.3 相似度阈值的自适应更新第49-50页
    4.4 基于局部LSSVM的动态PLS建模方法第50-51页
    4.5 基于局部LSSVM的潜空间预测控制方法第51-53页
        4.5.1 模型实时线性化第51-52页
        4.5.2 基于局部LSSVM的广义预测控制方法第52-53页
    4.6 仿真研究第53-60页
        4.6.1 四容水箱仿真研究第53-56页
        4.6.2 pH中和过程仿真研究第56-60页
    4.7 本章小结第60-61页
第五章 过程控制装置潜空间广义预测控制算法的实施第61-71页
    5.1 实验室双容水箱对象介绍第61-65页
        5.1.1 双容水箱的工作原理第61-62页
        5.1.2 入口泵的工作特性测试第62-64页
        5.1.3 双容水箱的机理建模第64-65页
    5.2过程控制装置的潜空间预测控制实验第65-70页
        5.2.1 OPC通讯协议第65-66页
        5.2.2 双入双出过控装置潜空间预测控制算法的实验分析第66-70页
    5.3 本章小结第70-71页
总结与展望第71-73页
参考文献第73-79页
攻读硕士学位期间取得的成果第79-80页
致谢第80页

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