声明
摘要
第1章 绪论
1.1 选题背景
1.2 模型预测控制理论的发展历史及趋势
1.3 迭代学习控制的发展与应用
1.4 预测控制与迭代学习控制的结合
1.5 本文的主要工作
1.6 章节安排
第2章 模型预测控制
2.1 预测控制的基本原理
2.1.1 预测模型
2.1.2 滚动优化
2.1.3 反馈校正
2.2 预测控制的算法描述
2.3 卡尔曼滤波器的发展背景及原理
2.3.1 卡尔曼滤波器发展背景
2.3.2 卡尔曼滤波器原理
2.4 本章小结
第3章 迭代学习控制
3.1 迭代学习的控制原理和描述
3.2 迭代学习律
3.3 迭代学习控制与其它先进控制技术的结合
3.4 仿真研究
3.5 本章小结
第4章 迭代学习模型预测控制算法及其应用
4.1 控制算法描述
4.1.1 建立过渡误差模型
4.1.2 动态误差模型
4.1.3 卡尔曼估计
4.1.4 最优控制律
4.1.5 计算步骤
4.1.6 参数调整
4.2 迭代学习模型预测算法在反应釜系统中的应用
4.3 引入前馈的迭代学习模型预测算法
4.4 迭代学习模型预测控制在锅炉过热汽温中的应用
4.5 本章小结
第5章 基于T-S模型的非线性迭代学习预测控制算法
5.1 T-S模型的算法描述
5.2 基于T-S模型的迭代学习预测控制算法研究
5.2.1 T-S模型的过渡误差模型
5.2.2 T-S模型基于采样时间的动态迭代误差模型
5.2.3 卡尔曼估计
5.2.4 最优控制律
5.3 仿真实例
5.4 本章小结
第6章 结论与展望
6.1 研究工作总结
6.2 工作展望
参考文献
攻读硕士期间发表的学术论文和参加科研情况
致谢