| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 第1章 绪论 | 第15-35页 |
| 1.1 课题的背景及研究的意义 | 第15-16页 |
| 1.2 非线性自适应控制方法研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3 基于神经网络的非线性控制方法研究现状 | 第18-22页 |
| 1.4 多模型切换控制方法研究现状 | 第22-26页 |
| 1.4.1 间接多模型自适应切换控制方法 | 第23-24页 |
| 1.4.2 直接多模型自适应切换控制方法 | 第24-25页 |
| 1.4.3 加权多模型自适应切换控制方法 | 第25-26页 |
| 1.5 存在问题及本文主要工作介绍 | 第26-35页 |
| 1.5.1 问题描述 | 第26-30页 |
| 1.5.2 本文的主要研究工作 | 第30-35页 |
| 第2章 基于未建模动态估计与补偿的非线性自适应切换控制方法 | 第35-77页 |
| 2.1 引言 | 第35-36页 |
| 2.2 ANFIS简介 | 第36-38页 |
| 2.3 控制问题描述 | 第38-39页 |
| 2.4 线性模型参数已知时的非线性切换控制 | 第39-59页 |
| 2.4.1 带有未建模动态补偿的非线性控制器 | 第39-41页 |
| 2.4.2 非线性切换控制方法 | 第41-46页 |
| 2.4.2.1 非线性切换控制策略 | 第41页 |
| 2.4.2.2 基于ANFIS的未建模动态估计算法 | 第41-45页 |
| 2.4.2.3 切换系统设计 | 第45页 |
| 2.4.2.4 切换机制 | 第45-46页 |
| 2.4.2.5 非线性切换控制算法步骤 | 第46页 |
| 2.4.3 非线性切换控制算法的稳定性和收敛性分析 | 第46-53页 |
| 2.4.4 仿真实验 | 第53-59页 |
| 2.4.4.1 未建模动态估计的仿真对比实验 | 第53-56页 |
| 2.4.4.2 非线性切换控制方法的仿真实验 | 第56-59页 |
| 2.5 线性模型参数未知时的非线性自适应切换控制 | 第59-74页 |
| 2.5.1 非线性自适应切换控制策略 | 第59-60页 |
| 2.5.2 自适应切换控制算法 | 第60-62页 |
| 2.5.2.1 参数辨识方程 | 第60页 |
| 2.5.2.2 线性自适应控制算法 | 第60页 |
| 2.5.2.3 非线性自适应控制算法 | 第60-61页 |
| 2.5.2.4 切换机制 | 第61-62页 |
| 2.5.2.5 非线性自适应切换控制算法步骤 | 第62页 |
| 2.5.3 非线性自适应切换控制算法的稳定性和收敛性分析 | 第62-67页 |
| 2.5.4 仿真与水箱液位自适应控制实验 | 第67-74页 |
| 2.5.4.1 未建模动态有界时的数值仿真实验 | 第67-70页 |
| 2.5.4.2 未建模动态线性增长时的数值仿真实验 | 第70-71页 |
| 2.5.4.3 水箱液位自适应控制实验 | 第71-74页 |
| 2.6 本章小结 | 第74-77页 |
| 第3章 基于未建模动态估计与补偿的非线性自适应广义预测切换控制方法 | 第77-101页 |
| 3.1 引言 | 第77-78页 |
| 3.2 带有未建模动态补偿的非线性广义预测控制器 | 第78-80页 |
| 3.3 非线性自适应广义预测切换控制方法 | 第80-84页 |
| 3.3.1 非线性自适应广义预测切换控制策略 | 第80-81页 |
| 3.3.2 自适应广义预测切换控制算法 | 第81-84页 |
| 3.3.2.1 线性自适应广义预测控制算法 | 第81-82页 |
| 3.3.2.2 非线性自适应广义预测控制算法 | 第82-83页 |
| 3.3.2.3 切换机制 | 第83页 |
| 3.3.2.4 非线性自适应广义预测切换控制算法步骤 | 第83-84页 |
| 3.4 非线性自适应广义预测切换控制算法的稳定性和收敛性分析 | 第84-89页 |
| 3.5 仿真与制粉系统半实物实验 | 第89-99页 |
| 3.5.1 数值仿真实验 | 第89-93页 |
| 3.5.2 氧化铝回转窑制粉系统半实物实验 | 第93-99页 |
| 3.6 本章小结 | 第99-101页 |
| 第4章 基于未建模动态分解估计与补偿的非线性自适应切换控制方法 | 第101-127页 |
| 4.1 引言 | 第101-102页 |
| 4.2 基于未建模动态分解估计与补偿的非线性自适应切换控制 | 第102-113页 |
| 4.2.1 问题描述 | 第102-103页 |
| 4.2.2 带有未建模动态补偿器的非线性控制器 | 第103-104页 |
| 4.2.3 未建模动态的分解估计算法 | 第104-111页 |
| 4.2.3.1 未建模动态分解 | 第104-106页 |
| 4.2.3.2 基于ANFIS的“准未建模动态”估计算法 | 第106-107页 |
| 4.2.3.3 基于ANFIS的“输入依存变化率”估计算法 | 第107页 |
| 4.2.3.4 未建模动态的估计值计算 | 第107-109页 |
| 4.2.3.5 基于ANFIS的未建模动态分解估计算法的收敛性分析 | 第109-111页 |
| 4.2.4 基于未建模动态分解估计与补偿的非线性切换控制算法 | 第111-113页 |
| 4.2.4.1 基于未建模动态分解估计算法的非线性切换控制策略 | 第111页 |
| 4.2.4.2 基于未建模动态分解估计算法的非线性控制器 | 第111-112页 |
| 4.2.4.3 切换机制 | 第112页 |
| 4.2.4.4 基于未建模动态分解估计与补偿的非线性切换控制算法步骤 | 第112-113页 |
| 4.3 基于未建模动态分解估计与补偿的非线性自适应切换控制算法的稳定性和收敛性分析 | 第113-114页 |
| 4.4 仿真实验 | 第114-126页 |
| 4.4.1 未建模动态分解估计的仿真实验 | 第114-117页 |
| 4.4.2 三种未建模动态估计方法的仿真对比实验及分析 | 第117-124页 |
| 4.4.3 基于未建模动态分解估计与补偿的非线性切换控制仿真实验 | 第124-126页 |
| 4.5 本章小结 | 第126-127页 |
| 第5章 基于未建模动态增量估计与补偿的非线性自适应切换控制方法 | 第127-149页 |
| 5.1 引言 | 第127-128页 |
| 5.2 基于未建模动态增量估计与补偿的非线性自适应切换控制 | 第128-133页 |
| 5.2.1 问题描述 | 第128页 |
| 5.2.2 未建模动态增量的估计算法 | 第128-133页 |
| 5.2.2.1 未建模动态分解 | 第128-131页 |
| 5.2.2.2 基于未建模动态增量估计与补偿的非线性控制器 | 第131页 |
| 5.2.2.3 基于ANFIS的未建模动态增量估计算法 | 第131-132页 |
| 5.2.2.4 基于未建模动态增量估计与补偿的非线性切换控制算法步骤 | 第132-133页 |
| 5.3 基于未建模动态增量估计与补偿的非线性切换控制方法的稳定性和收敛性分析 | 第133-135页 |
| 5.4 仿真实验 | 第135-147页 |
| 5.4.1 未建模动态增量估计的仿真实验 | 第135-140页 |
| 5.4.2 未建模动态增量估计与分解估计算法的仿真对比实验 | 第140-145页 |
| 5.4.3 基于未建模动态增量估计与补偿的非线性切换控制仿真实验 | 第145-147页 |
| 5.5 本章小结 | 第147-149页 |
| 第六章 结论与展望 | 第149-153页 |
| 参考文献 | 第153-165页 |
| 致谢 | 第165-167页 |
| 博士期间完成的论文、参加的学术活动和科研项目 | 第167-171页 |
| 作者简介 | 第171页 |
