复杂系统的多模型建模及预测控制



复杂系统的多模型建模及预测控制

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复杂系统的多模型建模及预测控制

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-7页
目录	第7-10页
第一章绪论	第10-21页
· 前言	第10-12页
· 多模型控制方法的研究	第12-18页
· 多模型建模方法的介绍	第12-14页
· 局部模型网络	第12-13页
· 基于 LPF 算法的多模型建模方法	第13页
· Takagi-Sugeno 模糊多模型系统	第13-14页
· 多模型控制算法	第14-16页
· 多模型控制算法的基本原理及实现步骤	第14-15页
· 常用的几种多模型控制方法	第15-16页
· 多模型的调度策略	第16-17页
· 多模型系统的分析	第17-18页
· 多模型系统的稳定性能分析	第17-18页
· 多模型系统的鲁棒性能分析	第18页
· 多模型控制方法的应用及前景展望	第18-19页
· 本文主要研究内容及安排	第19-21页
第二章预测控制	第21-31页
· 预测控制的概述	第21-23页
· 预测控制的基本原理	第21-23页
· 预测模型	第21-22页
· 滚动优化	第22页
· 反馈校正	第22-23页
· 预测控制的生成过程	第23-24页
· 预测控制的应用研究	第24-25页
· 预测控制存在的问题	第25-26页
· 预测控制的研究方向	第26-27页
· 多模型预测控制	第27-28页
· 多模型预测控制分类	第27-28页
· 基于模型切换的多模型预测控制	第27-28页
· 基于模型加权的多模型预测控制	第28页
· 基于 T-S 模糊模型的多模型预测控制算法	第28页
· 基于自校正模型的多模型预测控制算法	第28页
· 基于多模型的广义预测控制算法	第28页
· 多模型预测控制的优点及存在的问题	第28-29页
· 多模型预测控制展望	第29-30页
· 本章总结	第30-31页
第三章复杂系统模糊多模型辨识	第31-52页
· 模糊模型	第31-32页
· 聚类分析的概述	第32-33页
· 聚类算法的数据结构及聚类准则	第33-34页
· 主要的聚类算法	第34-37页
· K-means 聚类算法	第35-36页
· FCM 聚类算法	第36-37页
· 聚类算法的新发展	第37-43页
· 基于群体智能的聚类算法	第37-38页
· 猫群算法的基本原理	第38-43页
· 猫群算法的基本流程	第38-39页
· 猫群算法在数据聚类中的设计	第39-40页
· 猫群算法的数据聚类的实现步骤	第40-41页
· 仿真实验	第41-43页
· 基于群体智能的聚类算法的优点	第43页
· T-S 模糊模型	第43-47页
· T-S 模糊模型的描述	第44页
· T-S 模型结构辨识的描述	第44-45页
· T-S 模型结论参数辨识的描述	第45-47页
· 基于猫群算法的模糊辨识算法的实现步骤	第47页
· 模糊多模型辨识	第47-49页
· 仿真	第49-50页
· 本章小结	第50-52页
第四章基于多模型自适应的阶梯型广义预测控制	第52-62页
· 多模型广义预测控制	第52-53页
· 被控对象描述	第53页
· 基于多模型自适应的阶梯式广义预测控制	第53-55页
· 模型集的构建	第53-54页
· 切换控制策略	第54-55页
· 预测控制器的设计	第55-57页
· 仿真及分析	第57-61页
· 结论	第61-62页
第五章总结与展望	第62-64页
· 本文研究工作总结	第62-63页
· 工作展望	第63-64页
参考文献	第64-71页
个人简历在读期间发表的学术论文	第71-72页
致谢	第72 页

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