| 摘要 | 第1-9页 |
| Abstract | 第9-14页 |
| 第1章 绪论 | 第14-34页 |
| ·引言 | 第14-15页 |
| ·网络化控制系统研究的历史和现状 | 第15-33页 |
| ·网络化控制系统的体系结构 | 第16-19页 |
| ·网络化控制系统的时延测试和分析处理 | 第19-20页 |
| ·网络化控制系统的建模 | 第20-21页 |
| ·网络化控制系统的控制方法 | 第21-28页 |
| ·NCS的预测控制研究现状 | 第28-30页 |
| ·有关NCS的其他研究 | 第30-33页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第33-34页 |
| 第2章 网络化控制系统时延测试、分析与预测 | 第34-65页 |
| ·网络时延测试 | 第35-39页 |
| ·网络时延的统计分析 | 第39-48页 |
| ·网络时延的基本特征 | 第39-41页 |
| ·网络时延的统计分析 | 第41-48页 |
| ·网络时延的相关性分析 | 第48-51页 |
| ·网络时延的自适应AR模型及LMS预测 | 第51-54页 |
| ·支持向量机回归和基于LS-SVM的网络时延预测算法 | 第54-60页 |
| ·支持向量机回归理论 | 第55-57页 |
| ·基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的网络时延预测 | 第57-60页 |
| ·数值例子-两种网络时延预测算法的比较 | 第60-63页 |
| ·本章小结 | 第63-65页 |
| 第3章 网络化控制系统的自适应预测控制 | 第65-113页 |
| ·引言 | 第65-66页 |
| ·时变参数递推估计 | 第66-70页 |
| ·预测控制算法原理 | 第70-74页 |
| ·基于随机时延辨识的NCS自适应控制 | 第74-83页 |
| ·网络时延预估和ARMAX模型参数辨识 | 第74-75页 |
| ·NCS预测模型和自适应预测控制算法 | 第75-78页 |
| ·仿真算例 | 第78-83页 |
| ·直接辨识控制器时变参数的NCS自适应预测控制算法 | 第83-98页 |
| ·智能节点中缓冲单元的排队机制 | 第83-87页 |
| ·直接辨识控制器参数的NCS自适应预测控制算法 | 第87-96页 |
| ·NCS预测控制的节点排队算法 | 第96-98页 |
| ·一种改进型控制器时变参数辨识的自适应预测控制算法 | 第98-106页 |
| ·预测模型 | 第98-100页 |
| ·滚动优化和广义性能指标 | 第100-101页 |
| ·NCS的参数递推辨识算法 | 第101-106页 |
| ·NCS自适应预测控制算法收敛性分析 | 第106-112页 |
| ·本章小结 | 第112-113页 |
| 第4章 网络化控制系统的多模型切换控制方法 | 第113-137页 |
| ·NCS的多模型切换控制的基本思路 | 第113-114页 |
| ·多模型控制方法概述 | 第114-115页 |
| ·NCS的多模型切换控制原则 | 第115-117页 |
| ·NCS的多模型选择原则 | 第117-120页 |
| ·固定模型与自适应预测模型 | 第117-119页 |
| ·NCS多模型的选择 | 第119-120页 |
| ·NCS的多模型切换自适应预测控制 | 第120-126页 |
| ·总体控制方案 | 第121-122页 |
| ·动态模型集 | 第122-123页 |
| ·NCS的多模型自适应预测控制算法 | 第123-126页 |
| ·算法收敛性分析 | 第126-136页 |
| ·本章小结 | 第136-137页 |
| 第5章 网络化控制系统的多采样率控制方法 | 第137-144页 |
| ·多速率采样NCS预测建模 | 第137-138页 |
| ·多速率采样NCS广义预测多步输出模型 | 第138-140页 |
| ·多速率采样NCS的最优控制律 | 第140-141页 |
| ·多速率采样NCS的自校正预测控制 | 第141-143页 |
| ·本章小结 | 第143-144页 |
| 第6章 结论与展望 | 第144-147页 |
| ·结论 | 第144-145页 |
| ·展望 | 第145-147页 |
| 致谢 | 第147-148页 |
| 参考文献 | 第148-164页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及参加的科研项目 | 第164-165页 |
