| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 国内外主要研究思路 | 第9-10页 |
| 1.2.2 国内外时延补偿研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第11-12页 |
| 2 网络控制系统的时延分析 | 第12-25页 |
| 2.1 网络控制系统的结构 | 第12-13页 |
| 2.2 网络控制系统存在的基本问题 | 第13-14页 |
| 2.3 时延的组成及测量方法 | 第14-16页 |
| 2.3.1 时延的组成 | 第15页 |
| 2.3.2 时延的测量方法 | 第15-16页 |
| 2.4 具有时延网络控制系统的建模 | 第16-19页 |
| 2.4.1 短时延网络控制系统的建模 | 第16-18页 |
| 2.4.2 长时延网络控制系统的建模 | 第18-19页 |
| 2.5 时延对网络控制系统性能的影响 | 第19-24页 |
| 2.5.1 不同采样周期下时延对网络控制系统性能的影响 | 第19-22页 |
| 2.5.2 时延大小对网络控制系统性能的影响 | 第22-23页 |
| 2.5.3 不同时延对控制系统性能的影响 | 第23-24页 |
| 2.6 小结 | 第24-25页 |
| 3 Smith预估补偿控制 | 第25-31页 |
| 3.1 Smith预估补偿的基本原理 | 第25-27页 |
| 3.2 Smith预估补偿在网络控制系统中的应用 | 第27-29页 |
| 3.3 Smith预估控制器的改进 | 第29-30页 |
| 3.4 小结 | 第30-31页 |
| 4 模糊自适应PID Smith预估控制器的设计 | 第31-41页 |
| 4.1 模糊控制系统的原理 | 第31-32页 |
| 4.1.1 模糊控制系统的概述 | 第31页 |
| 4.1.2 模糊控制系统的组成 | 第31-32页 |
| 4.1.3 模糊控制系统的工作原理 | 第32页 |
| 4.2 模糊控制器的设计 | 第32-35页 |
| 4.2.1 模糊控制器的结构设计 | 第32-33页 |
| 4.2.2 清晰量的模糊化 | 第33-34页 |
| 4.2.3 模糊控制规则的设计 | 第34页 |
| 4.2.4 模糊量的解模糊 | 第34-35页 |
| 4.3 Fuzzy PID Smith复合控制器的设计 | 第35-40页 |
| 4.3.1 复合控制器的设计 | 第35-37页 |
| 4.3.2 仿真研究 | 第37-40页 |
| 4.4 小结 | 第40-41页 |
| 5 单神经元PSD Smith预估控制器的设计 | 第41-51页 |
| 5.1 人工神经元模型 | 第41-42页 |
| 5.2 几种典型的单神经元学习规则 | 第42页 |
| 5.3 单神经元PSD控制 | 第42-47页 |
| 5.3.1 单神经元PID算法 | 第42-44页 |
| 5.3.2 自适应PSD算法 | 第44-46页 |
| 5.3.3 单神经元PSD算法 | 第46-47页 |
| 5.4 单神经元PSD Smith预估控制器的设计 | 第47-50页 |
| 5.4.1 复合控制器的设计 | 第47-48页 |
| 5.4.2 仿真及结果分析 | 第48-50页 |
| 5.5 小结 | 第50-51页 |
| 结论 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第56页 |
