| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-19页 |
| ·时滞的描述 | 第8-10页 |
| ·时滞系统的研究现状 | 第10-16页 |
| ·时滞系统辨识的研究现状 | 第10-11页 |
| ·时滞系统传统控制方法的研究现状 | 第11-12页 |
| ·时滞系统先进控制方法的研究现状 | 第12-16页 |
| ·本文的研究工作和内容安排 | 第16-19页 |
| ·本文的研究工作 | 第16-17页 |
| ·本文的内容安排 | 第17-19页 |
| 第二章 时滞系统的传统控制方法 | 第19-29页 |
| ·Smith 预估器 | 第19-22页 |
| ·Smith 预估器的基本原理 | 第19-21页 |
| ·Smith 预估器的改进方法 | 第21-22页 |
| ·微分先行控制算法 | 第22-23页 |
| ·达林控制算法 | 第23-28页 |
| ·达林控制算法的基本思想 | 第23-25页 |
| ·振铃现象及其消除 | 第25-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 正交神经网络 | 第29-53页 |
| ·正交函数 | 第30-33页 |
| ·正交函数的定义 | 第30页 |
| ·正交函数的性质 | 第30-32页 |
| ·正交函数集多项式 | 第32-33页 |
| ·正交神经网络 | 第33-38页 |
| ·单变量输入正交神经网络 | 第33-34页 |
| ·多变量输入正交神经网络 | 第34-38页 |
| ·正交神经网络处理单元的选法 | 第38-39页 |
| ·正交神经网络对静态对象的辨识 | 第39-52页 |
| ·单变量输入正弦函数的辨识 | 第40-43页 |
| ·单变量输入方波的辨识 | 第43-46页 |
| ·三变量输入静态对象的辨识 | 第46-50页 |
| ·正交神经网络不同选择处理单元方法的仿真 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 非线性时滞系统的神经网络辨识 | 第53-65页 |
| ·非线性时滞系统的神经网络辨识方法 | 第53-55页 |
| ·正交递归神经网络 | 第55-57页 |
| ·NARX 型正交递归神经网络 | 第55-56页 |
| ·正交递归神经网络辨识模型 | 第56-57页 |
| ·正交递归神经网络对非线性系统的时滞及输入阶次的辨识 | 第57-63页 |
| ·本章小结 | 第63-65页 |
| 第五章 非线性时滞系统的神经网络预测控制 | 第65-89页 |
| ·时滞系统的神经网络控制方法 | 第65-73页 |
| ·时滞系统的神经网络自校正控制 | 第65-66页 |
| ·神经PID 控制 | 第66-69页 |
| ·神经网络内模控制 | 第69-73页 |
| ·神经网络预测控制 | 第73-82页 |
| ·预测控制 | 第73-76页 |
| ·非线性时滞系统的神经网络预测控制 | 第76-82页 |
| ·非线性时滞系统NARMA 模型的神经网络预测控制的修正方法 | 第82-88页 |
| ·修正方法 | 第83-84页 |
| ·仿真实验 | 第84-87页 |
| ·神经网络预测控制的稳定性分析 | 第87-88页 |
| ·本章小结 | 第88-89页 |
| 第六章 总结与展望 | 第89-91页 |
| 参考文献 | 第91-98页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第98-99页 |
| 致谢 | 第99页 |