第1章 绪 论
1. 1 自动控制理论发展与先进控制技术
1. 1. 1 自动控制理论发展简述
1. 1. 2 基于模型的先进控制
1. 1. 3 基于知识规则和学习推理的先进控制
1. 2 预测控制发展与早期研究
1. 2. 1 预测控制技术的进展
1. 2. 2 预测控制的早期研究
1. 3 现代预测控制及研究动向
1. 3. 1 先进预测控制技术及研究动向
1. 3, 2 智能预测控制策略及研究动向
1. 3. 3 多种新型预测控制的研究动向
1. 4 非线性预测控制概述
1. 4. 1 非线性预测控制的发展与应用
1. 4. 2 非线性预测控制的主要方法
1. 4. 3 非线性预测控制存在的问题
参考文献
第2章 模型预测控制基础理论
2. 1 预测控制数学基础
2. 1. 1 预测模型的数学描述
2. 1. 2 丢番图(Diophantine)方程及其求解
2. 1. 3 滚动优化和二次型指标
2. 2 几种典型预测控制的基本原理
2. 2. 1 动态矩阵控制(DMC)
2. 2. 2 模型算法控制(MAC)
2. 2. 3 广义预测控制(GPC)
2. 3 线性有约束系统预测控制
2. 3. 1 基于CARMAX模型的有约束广义预测控制
2. 3. 2 有约束模型算法控制
2. 4 线性多变量系统预测控制
2. 4. 1 线性多变量系统动态矩阵控制(MDMC)
2. 4. 2 线性多变量系统广义预测控制(MGPC)
2. 4. 3 线性多变量系统有约束预测控制
参考文献
第3章 复杂系统模糊预测控制
3. 1 模糊预测控制的数学基础
3. 1. 1 模糊集合与模糊数学知识
3. 1. 2 模糊控制基础理论
3. 2 模糊模型预测控制
3, 2. 1 基于模糊辨识模型的预测控制
3. 2. 2 基于局战线性化模糊模型的预测控制
3. 3 多变量系统的模糊预测控制
3. 3. 1 基于模糊模型的多变量预测控制
3. 3. 2 复杂多变量系统的模糊广义预测控制
参考文献
第4章 基于人工神经网络的智能预测控制
4. 1 神经网络的基本理论
4. 1. 1 神经网络的基础知识
4. 1. 2 几种常用神经网络模型的学习算法
4. 1. 3 人工神经网络模型辨识
4. 1. 4 径向基函数神经网络
4. 2 神经网络预测控制
4. 2. 1 神经网络模型预测控制
4. 2. 2 多BP网络非线性并行预测控制
4. 2. 3 神经网络非线性广义预测控制
4. 3 基于径向基函数神经网络的预测控制
4. 3. 1 RBF网络预测控制建模
4. 3. 2 RBF网络动态矩阵预测控制
4. 3. 3 基于预测偏差的RBF网络预测控制
附录4-1：定理4-1的证明
参考文献
第5章 非线性预测控制
5. 1 非线性预测控制模型
5. 1. 1 Volterra级数
5, 1. 2 NARMAX模型
5. 1. 3 二维ARMAX模型和二维NARMAX模型
5. 1. 4 Hammerstein模型
5. 1. 5 I／O扩展线性化模型
5. 1. 6 非线性系统的多模型方法
5. 1. 7 其他模型方法
5. 2 非线性预测控制
5. 2. 1 基于Hammerstein的非线性预测控制
5. 2, 2 基于非线性线性化的预测控制
5. 2. 3 具有典型非线性特性的预测控制
5. 2. 4 基于一种集成模型的多变量非线性预测控制
附录5-1：定理5-2的证明
参考文献
第6章 新型预测控制
6. 1 预测函数控制
6. 1. 1 预测函数控制的基本原理
6. 1. 2 典型环节的PFC算法
6. 1. 3 预测函数控制的内模结构
6. 2 多速率采样预测控制
6. 2. 1 多速率采样系统建模
6. 2. 2 多速率采样预测控制算法
6. 2. 3 多速率广义预测控制
6. 3 多模型切换预测控制
6. 3. 1 线性定常系统的多模型切换预测控制
6. 3. 2 复杂系统的多模型切换预测控制
参考文献
第7章 智能预测控制的应用研究
7. 1 几种典型预测控制的应用研究
7. 1. 1 喷雾干燥塔的动态矩阵控制
7. 1. 2 机器人预测控制
7. 1. 3 加热炉炉温预测控制
7. 1. 4 常压塔有约束预测控制
7. 2 智能预测控制的应用研究
7. 2. 1 模糊预测控制应用研究
7. 2. 2 神经网络预测控制应用研究
7. 2. 3 基于神经网络的模糊预测控制应用研究
7. 3 新型预测控制的应用研究
7. 3. 1 预测函数控制应用研究
7. 3. 2 多速率采样预测控制仿真研究
7. 3. 3 多模型预测控制应用研究
7. 3. 4 具有连续--离散输入的混杂系统预测控制和应用
7. 4 基于Hammerstein模型的非线性预测控制仿真
参考文献
鄂公网安备 42010302001612号 