| 第一章 绪论 | 第1-25页 |
| 1-1 预测控制理论的产生和发展 | 第7-12页 |
| 1-1-1 预测控制产生的原因及背景 | 第7-8页 |
| 1-1-2 预测控制理论的国内外发展及研究的现状 | 第8页 |
| 1-1-3 预测控制的基本原理及其特点 | 第8-12页 |
| 1-1-4 预测控制的应用 | 第12页 |
| 1-1-5 有待解决的问题 | 第12页 |
| 1-2 广义预测控制 | 第12-22页 |
| 1-2-1 广义预测控制的产生 | 第12-13页 |
| 1-2-2 广义预测控制算法的基本描述 | 第13-17页 |
| 1-2-3 广义预测控制算法的在线算法及其改进 | 第17-19页 |
| 1-2-4 非线性系统的广义预测控制 | 第19-20页 |
| 1-2-5 广义预测系统的分析 | 第20-22页 |
| 1-2-5-1 稳定性分析 | 第20-21页 |
| 1-2-5-2 鲁棒性分析 | 第21-22页 |
| 1-3 基于神经网络的预测控制 | 第22-23页 |
| 1-4 研究工作及论文安排 | 第23-25页 |
| 第二章 神经网络及其在控制理论中的应用 | 第25-33页 |
| 2-1 神经网络的基本概念及其形式化描述 | 第25-30页 |
| 2-1-1 神经网络概述 | 第25-26页 |
| 2-1-2 神经网络的结构及算法 | 第26-30页 |
| 2-1-2-1 神经网络结构 | 第26-27页 |
| 2-1-2-2 前馈神经网络的几种算法 | 第27-30页 |
| 2-2 神经网络在预测控制中的应用 | 第30-32页 |
| 2-3 小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于神经网络的非线性预测PID控制 | 第33-43页 |
| 3-1 问题的提出 | 第33-35页 |
| 3-1-1 基于神经网络的PID控制 | 第33-34页 |
| 3-1-2 基于神经网络广义非线性PID控制方法的提出 | 第34-35页 |
| 3-2 基于神经网络的非线性预测PID控制 | 第35-41页 |
| 3-2-1 广义非线性PID控制的基本原理 | 第35-36页 |
| 3-2-2 基于神经网络的非线性预测PID控制 | 第36-38页 |
| 3-2-2-1 基于神经网络的广义非线性PID控制 | 第36页 |
| 3-2-2-2 基于神经网络的非线性预测PID控制 | 第36-38页 |
| 3-2-3 前馈网络的学习 | 第38-39页 |
| 3-2-4 仿真及结论 | 第39-41页 |
| 3-3 小结 | 第41-43页 |
| 第四章 基于多步预测性能指标函数的神经网络逆动态控制方法 | 第43-53页 |
| 4-1 神经网络逆动态控制方法 | 第43-44页 |
| 4-2 直接多步预测与递推多步预测的比较 | 第44-47页 |
| 4-2-1 理论分析 | 第44-45页 |
| 4-2-2 误差分析 | 第45-47页 |
| 4-3 多步预测性能指标下的神经网络逆动态控制 | 第47-48页 |
| 4-4 仿真及结论 | 第48-51页 |
| 4-5 小结 | 第51-53页 |
| 第五章 结论 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 攻读硕士学位期间完成的学位论文 | 第59页 |
