一类时滞过程控制策略研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| ·时滞过程 | 第10页 |
| ·时滞过程的特点 | 第10-11页 |
| ·时间延迟对系统控制性能的影响 | 第11-12页 |
| ·课题在国内外的研究现状 | 第12-14页 |
| ·PID 控制 | 第13页 |
| ·Smith 预估控制 | 第13页 |
| ·内模控制 | 第13-14页 |
| ·智能控制方法 | 第14页 |
| ·其他方法 | 第14页 |
| ·本文选题的意义 | 第14-15页 |
| ·论文章节安排 | 第15-16页 |
| 2 PID 控制 | 第16-22页 |
| ·PID 控制的原理 | 第16-18页 |
| ·模拟式 PID 控制器 | 第16-17页 |
| ·数字式 PID 控制器 | 第17-18页 |
| ·PID 参数整定方法 | 第18-21页 |
| ·临界比例度法 | 第19页 |
| ·阶跃响应曲线法 | 第19-20页 |
| ·衰减法曲线法 | 第20页 |
| ·试凑法 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 3 模型辨识方法 | 第22-25页 |
| ·经典的系统辨识方法存在的不足 | 第22页 |
| ·先进的系统辨识方法简述 | 第22-23页 |
| ·神经网络系统辨识算法 | 第22-23页 |
| ·神经遗传算法的系统辨识算法 | 第23页 |
| ·基于模糊逻辑的系统辨识算法 | 第23页 |
| ·基于小波算法系统辨识算法 | 第23页 |
| ·时滞时间的辨识 | 第23-24页 |
| ·平移时间 L 与时滞时间τ之间的关系 | 第23-24页 |
| ·基于 BP 神经网络的辨识算法 | 第24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 4 迭代模型 Smith 预估控制 | 第25-36页 |
| ·迭代学习控制 | 第25-28页 |
| ·迭代学习控制简述 | 第25-27页 |
| ·学习控制的算法 | 第27页 |
| ·开、闭环 PID 型学习算法 | 第27页 |
| ·P 型学习律的仿真 | 第27-28页 |
| ·Smith 预估控制及其等价形式 | 第28-29页 |
| ·传统 Smith 预估控制 | 第28-29页 |
| ·Smith 预估控制的等价形式 | 第29页 |
| ·稳定性和收敛性分析 | 第29-32页 |
| ·迭代预估模型 | 第32-33页 |
| ·连续系统的迭代模型 | 第32-33页 |
| ·离散系统的迭代模型 | 第33页 |
| ·仿真研究 | 第33-35页 |
| ·系统框图 | 第33页 |
| ·仿真研究 | 第33-35页 |
| ·鲁棒性和抗扰性分析 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36页 |
| 5 模糊相轨迹模型 Smith 预估控制 | 第36-43页 |
| ·模糊相轨迹模型 | 第36-39页 |
| ·纯滞后时间的辨识 | 第39-40页 |
| ·仿真研究 | 第40-41页 |
| ·系统框图 | 第40页 |
| ·仿真 | 第40-41页 |
| ·鲁棒性和抗扰性分析 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 6 总结和展望 | 第43-45页 |
| ·总结 | 第43页 |
| ·展望 | 第43-45页 |
| 致谢 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-52页 |
| 附录 | 第52-59页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第59-60页 |
