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间歇过程时频域建模及其模型预测控制研究

中文摘要第1-9页
英文摘要第9-11页
第一章 引言第11-23页
 1.1 间歇过程的发展背景及研究概况第11-16页
 1.2 关于建模方面文献工作的总结第16页
 1.3 关于控制方面文献工作的总结第16-17页
 1.4 本论文的研究内容及结构框架第17-19页
  1.4.1 研究内容第17-19页
  1.4.2 论文的组织结构第19页
 参考文献第19-23页
第二章 小波变换第23-48页
 2.1 积分变换及Fourier变换第23-25页
  2.1.1 积分变换的定义第23页
  2.1.2 Fourier变换(Fourier Transform)第23-25页
 2.2 小波分析(Wavelet Analysis)第25-37页
  2.2.1 小波发展简史第25-27页
  2.2.2 小波基函数的定义第27-28页
  2.2.3 连续小波变换第28-29页
  2.2.4 离散小波变换第29-30页
  2.2.5 离散信号多分辨率与Mallat快速算法第30-37页
   2.2.5.1 多分辨率分析第30-32页
   2.2.5.2 小波函数和小波空间第32-33页
   2.2.5.3 二尺度方程第33-35页
   2.2.5.4 Mallat快速算法第35-37页
 2.3 基于小波包的分析(Wavelet Packets Analysis)第37-40页
  2.3.1 小波包的基本原理第38-40页
 2.4 正交小波(包)的矩阵表达第40-45页
 2.5 小结第45-46页
 符号说明第46-47页
 参考文献第47-48页
第三章 间歇过程的时频域建模策略第48-81页
 3.1 间歇过程的操作要求和特点第48-49页
 3.2 间歇过程的建模类型第49-56页
  3.2.1 典型的间歇过程介绍第49-51页
  3.2.2 间歇过程的建模第51-56页
 3.3 系统辨识理论基础第56-65页
  3.3.1 系统的脉冲响应第57-58页
  3.3.2 自相关函数与互相关函数的定义第58-61页
  3.3.3 利用试验信号识别系统第61-62页
  3.3.4 用伪随机二进制信号辨识系统第62-65页
   3.3.4.1 M序列第62页
   3.3.4.2 用伪随机二进制信号识别系统第62-65页
 3.4 基于小波理论的间歇过程建模第65-76页
  3.4.1 基于小波包的调和函数法第65-66页
  3.4.2 基于小波包的调和辨识原理第66-68页
  3.4.3 在TE过程辨识中的测试应用第68-72页
  3.4.4 正交小波包在非线性模型降阶中的应用第72-76页
 3.5 小结第76-77页
 CSTR模型及操作参数第77-78页
 符号说明第78页
 参考文献第78-81页
第四章 间歇过程控制问题的研究第81-115页
 4.1 迭代学习控制简介第81-88页
 4.2 预测控制简介第88-101页
  4.2.1 预测控制产生的背景第88-90页
  4.2.2 预测控制的基本原理及其优势第90-92页
  4.2.3 预测控制算法的发展第92-93页
  4.2.4 多步动态矩阵控制预测模型第93-96页
  4.2.5 MPC的鲁棒稳定性分析第96页
  4.2.6 过程模型和不确定性描述第96-100页
  4.2.7 算例第100-101页
 4.3 间歇迭代预测控制的探讨第101-108页
 4.4 间歇迭代预测控制算法的算例第108-112页
 4.5 小结第112页
 符号说明第112-113页
 参考文献第113-115页
第五章 结论第115-117页
缩略语表第117-118页
附录一第118-123页
附录二第123-125页
附录三第125-128页
致谢第128-129页
博士学位期间的科研及论文第129-150页

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