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第1章 绪论1

1.1工业过程控制概述1

1.2工业过程控制的发展概况2

1.3工业过程中的预测控制技术3

1.4本书主要结构5

参考文献6

第2章 模型预测控制方法8

2.1模型预测控制的发展过程8

2.2模型预测控制基本原理9

2.3几种常见的模型预测控制算法11

2.3.1模型算法控制11

2.3.2动态矩阵控制14

2.3.3广义预测控制18

2.3.4预测函数控制21

2.4预测控制的主要研究方法概述23

参考文献23

第3章 神经网络非线性预测控制25

3.1引言25

3.2基于神经网络的非线性系统预测控制26

3.2.1问题的提出26

3.2.2非线性系统的模型及表示26

3.2.3预测控制器设计28

3.2.4控制律的收敛性分析30

3.2.5仿真实例32

3.3基于神经网络的非线性系统预测函数控制33

3.3.1问题的提出33

3.3.2系统建模与预测函数控制器设计34

3.3.3控制律收敛性分析36

3.3.4仿真实例36

3.4结论38

参考文献38

第4章 支持向量机非线性预测控制40

4.1引言40

4.2基于支持向量机的非线性系统预测控制41

4.2.1问题的提出41

4.2.2基于最小二乘法与支持向量机建模41

4.2.3实际工业过程的支持向量机建模43

4.2.4预测控制器设计45

4.2.5控制律的收敛性分析47

4.2.6仿真实例49

4.3基于支持向量机的非线性系统预测函数控制55

4.3.1问题的提出55

4.3.2过程模型55

4.3.3预测函数控制器设计55

4.3.4预测函数控制器收敛性57

4.4结论57

参考文献58

第5章 基于状态空间模型的非线性预测控制59

5.1引言59

5.2扩展状态空间非线性系统预测控制61

5.2.1问题的提出61

5.2.2模型的处理61

5.2.3预测控制算法63

5.2.4仿真实例65

5.3基于神经网络的扩展状态空间非线性系统预测控制66

5.3.1问题的提出66

5.3.2过程模型的处理67

5.3.3预测控制器设计68

5.3.4预测控制器收敛性分析70

5.3.5仿真实例71

5.4结论76

参考文献76

第6章 基于状态空间模型的非线性预测函数控制78

6.1引言78

6.2扩展状态空间预测函数控制79

6.2.1问题的提出79

6.2.2预测函数控制算法80

6.2.3仿真实例83

6.3自适应扩展状态空间非线性系统预测函数控制85

6.3.1问题的提出85

6.3.2模型的处理85

6.3.3预测函数控制算法87

6.3.4仿真实例89

6.4结论91

参考文献92

第7章 基于智能模型的离线辨识非线性预测控制93

7.1基于支持向量机的双线性系统预测控制93

7.1.1引言93

7.1.2系统的模型及其表示94

7.1.3基于SVM-ARX模型的预测控制96

7.1.4仿真实例97

7.2基于支持向量机的扩展状态空间非线性系统预测控制101

7.2.1引言101

7.2.2非线性系统的模型及其表示方法101

7.2.3预测控制器设计104

7.2.4仿真实例105

7.3结论108

参考文献108

第8章 工业延迟焦化装置的预测函数控制110

8.1引言110

8.2延迟焦化装置工艺简介110

8.3预测函数控制系统设计113

8.4预测函数控制性能的仿真实验114

8.5 DCS组态及工业应用115

8.6工业应用效果118

8.7结论120

参考文献120

第9章 预测控制思想在网络控制中的进一步思考122

9.1引言122

9.2网络环境下的基本预测控制123

9.2.1基本DMC算法在网络控制中的应用124

9.2.2直接采用最优控制序列作为网络预测控制输入129

9.3基于网络实测时延的预测选择控制132

9.3.1基于实测时延的优化序列网络预测控制算法132

9.3.2基于预设时延的优化矩阵网络预测控制算法135

9.4结论138

参考文献139