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第1章 绪论
1.1 引言
1.2 时滞对象控制的研究现状
1.3 预测控制概述
1.4 研究课题的目的和意义
1.5 本文的主要内容
第2章 动态矩阵控制算法分析
2.1 基本要素
2.1.1 预测模型
2.1.2 滚动优化
2.1.3 反馈校正
2.2 控制器参数整定[18]
2.2.1 采样周期和模型长度
2.2.2 性能优化指标参数
2.2.3 误差校正向量
2.3 本章小结
第3章 时滞对象控制中的干扰及其控制策略
3.1 扰动问题概述
3.2 时滞对象的DMC控制结构
3.3 控制效果比较
3.4 时滞对象的抗干扰控制策略
3.5 抗干扰预测控制策略仿真
3.5.1 抗干扰性验证
3.5.2 分级误差分析
3.6 本章小结
第4章 时变时滞对象的GA-DMC控制研究
4.1 引言
4.2 遗传算法的基本原理[31]
4.2.1 遗传算法概述
4.2.2 编码
4.2.3 遗传操作
4.2.4 适应度函数
4.2.5 控制参数的选取
4.2.6 约束条件的处理
4.3 时滞变化对DMC控制的影响
4.4 GA-DMC算法的实现与仿真
4.4.1 算法控制结构及原理分析
4.4.2 对象时滞的辨识
4.4.3 GA-DMC算法仿真
4.5 本章小结
第5章 啤酒发酵过程工艺及其温度控制
5.1 引言
5.2 发酵罐温度控制难点
5.3 发酵罐温度控制研究现状
5.4 本文算法在发酵罐温度控制中的应用
5.4.1 啤酒发酵过程温度模型
5.4.2 算法应用
5.5 发酵罐温度控制展望
5.6 本章小结
第6章 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
致谢
附录
杭州电子科技大学;