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复杂工业过程的多模型辨识及控制应用研究

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第1章 绪论第19-34页
    1.1 研究背景及意义第19-20页
    1.2 复杂工业过程多模型策略的基本原理第20-21页
    1.3 课题研究现状第21-31页
        1.3.1 多模型辨识方法第21-26页
        1.3.2 多模型控制方法第26-31页
    1.4 存在的不足及有待解决的问题第31-32页
    1.5 本论文的主要研究内容第32-34页
        1.5.1 复杂工业过程的多模型辨识及逼近特性第32-33页
        1.5.2 复杂工业过程多模型在线辨识第33页
        1.5.3 复杂工业过程多模型的稳定自适应控制第33页
        1.5.4 复杂工业过程多模型的广义预测控制第33-34页
第2章 智能体模糊多模型系统及其逼近特性研究第34-46页
    2.1 概念描述第34-36页
        2.1.1 多变量智能体动态网络第35页
        2.1.2 趋同协议第35-36页
        2.1.3 模糊T-S模型第36页
    2.2 智能体模糊多模型系统及其参数辨识第36-38页
        2.2.1 智能体模糊多模型系统第36-38页
        2.2.2 智能体模糊多模型系统局部参数的辨识第38页
    2.3 智能体模糊多模型系统的逼近特性第38-41页
    2.4 应用及结果第41-45页
    2.5 本章小结第45-46页
第3章 基于熵的聚类多模型及其在线辨识第46-70页
    3.1 多模型辨识问题描述第47-49页
        3.1.1 多模型的描述第47-48页
        3.1.2 基于熵的数据聚类第48-49页
    3.2 多模型的在线辨识算法第49-53页
        3.2.1 在线聚类算法第49-51页
        3.2.2 子模型参数在线递推辨识第51-53页
    3.3 熵聚类多模型在线辨识算法的应用第53-59页
    3.4 在线辨识多模型的参数初调算法第59-62页
        3.4.1 (?)_m(k-1) 的初调第59-60页
        3.4.2 P(k-1)阵的初调第60-62页
    3.5 仿真研究第62-69页
    3.6 本章小结第69-70页
第4章 智能体多模型的间接自适应模糊控制第70-81页
    4.1 问题描述第70-71页
    4.2 逼近策略第71-72页
    4.3 间接模糊自适应控制器的设计及稳定性分析第72-74页
        4.3.1 模糊自适应控制器的设计第72页
        4.3.2 自适应律及其稳定性分析第72-74页
    4.4 余热利用过程中的应用第74-80页
    4.5 本章小结第80-81页
第5章 聚类多模型系统的广义预测控制第81-90页
    5.1 多模型系统预测控制的基本思路第81-82页
    5.2 多模型系统的广义预测控制算法第82-86页
    5.3 应用及结果第86-89页
        5.3.1 数值算例第86-88页
        5.3.2 电热水器系统的广义预测控制第88-89页
    5.4 本章小结第89-90页
第6章 电站锅炉旋流燃烧器的多模型辨识及控制应用第90-105页
    6.1 旋流燃烧器的结构及运行原理第90-92页
    6.2 旋流燃烧器的多模型辨识算法第92-95页
        6.2.1 旋流燃烧器的聚类多模型系统描述第93页
        6.2.2 旋流燃烧器系统多模型阶次的辨识第93-94页
        6.2.3 旋流燃烧器的聚类多模型参数辨识第94-95页
    6.3 旋流燃烧器多模型广义预测控制策略第95-98页
    6.4 仿真结果第98-103页
        6.4.1 阶次辨识结果第98-99页
        6.4.2 旋流燃烧器多模型辨识结果第99-102页
        6.4.3 旋流燃烧器多模型广义预测控制结果第102-103页
    6.5 本章小结第103-105页
第7章 结论与展望第105-107页
参考文献第107-117页
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果第117-118页
攻读博士学位期间参加的科研工作第118-119页
致谢第119-120页
作者简介第120页

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