| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 课题背景和研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 控制系统性能评价的基本概述 | 第12-15页 |
| 1.2.1 控制性能评价的流程 | 第12-13页 |
| 1.2.2 控制性能评价的方法 | 第13-15页 |
| 1.3 课题研究的国内外文献综述 | 第15-19页 |
| 1.3.1 最小方差性能评价的发展及现状 | 第15-18页 |
| 1.3.2 最小方差评价基准的工业应用 | 第18-19页 |
| 1.4 最小方差评价的问题 | 第19-20页 |
| 1.5 本论文的研究内容 | 第20-21页 |
| 第二章 时间序列分析基础知识 | 第21-33页 |
| 2.1 引言 | 第21页 |
| 2.2 数据的检验和预处理相关知识 | 第21-25页 |
| 2.2.1 数据平稳性检验 | 第21-23页 |
| 2.2.2 数据预处理 | 第23-24页 |
| 2.2.3 平稳序列的自协方差函数及自相关函数 | 第24-25页 |
| 2.3 时间序列模型的基本类型 | 第25-27页 |
| 2.3.1 自回归滑动平均模型(ARMA) | 第25-26页 |
| 2.3.2 自回归模型(AR) | 第26页 |
| 2.3.3 滑动平均模型(MA) | 第26-27页 |
| 2.4 模型参数的估计 | 第27-29页 |
| 2.4.1 AR模型参数估计 | 第27-28页 |
| 2.4.2 ARMA模型参数估计 | 第28-29页 |
| 2.5 模型的适用性检验 | 第29-32页 |
| 2.6 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于最小方差基准的性能评价 | 第33-49页 |
| 3.1 引言 | 第33页 |
| 3.2 无约束最小方差控制 | 第33-42页 |
| 3.2.1 SISO系统时延估计 | 第33-34页 |
| 3.2.2 无约束最小方差控制律 | 第34-36页 |
| 3.2.3 控制系统性能指标计算的两种方法 | 第36-39页 |
| 3.2.4 控制系统性能评价应用步骤 | 第39-40页 |
| 3.2.5 仿真 | 第40-42页 |
| 3.3 有约束最小方差控制 | 第42-47页 |
| 3.3.1 约束最小方差控制律 | 第42-45页 |
| 3.3.2 仿真 | 第45-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-49页 |
| 第四章 非平稳序列对最小方差基准的影响及其估计 | 第49-71页 |
| 4.1 引言 | 第49页 |
| 4.2 SISO系统输出为非平稳序列的情况 | 第49-51页 |
| 4.2.1 情况一：干扰信号为Random Walk模型 | 第50页 |
| 4.2.2 情况二：干扰信号为平稳信号与周期信号的叠加 | 第50-51页 |
| 4.3 非平稳序列的处理方法 | 第51-52页 |
| 4.4 仿真 | 第52-69页 |
| 4.4.1 算例一：扰动传递函数为积分滑动平均模型 | 第52-57页 |
| 4.4.2 算例二：干扰信号为平稳信号与周期信号的叠加 | 第57-69页 |
| 4.5 本章小结 | 第69-71页 |
| 第五章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-79页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80页 |
