智能預(yù)測控制及其應(yīng)用

第1章  緒    論                  
 1. 1  自動控制理論發(fā)展與先進控制技術(shù)                  
 1. 1. 1  自動控制理論發(fā)展簡述                  
 1. 1. 2  基于模型的先進控制                  
 1. 1. 3  基于知識規(guī)則和學(xué)習(xí)推理的先進控制                  
 1. 2  預(yù)測控制發(fā)展與早期研究                  
 1. 2. 1  預(yù)測控制技術(shù)的進展                  
 1. 2. 2  預(yù)測控制的早期研究                  
 1. 3  現(xiàn)代預(yù)測控制及研究動向                  
 1. 3. 1  先進預(yù)測控制技術(shù)及研究動向                  
 1. 3, 2  智能預(yù)測控制策略及研究動向                  
 1. 3. 3  多種新型預(yù)測控制的研究動向                  
 1. 4  非線性預(yù)測控制概述                  
 1. 4. 1  非線性預(yù)測控制的發(fā)展與應(yīng)用                  
 1. 4. 2  非線性預(yù)測控制的主要方法                  
 1. 4. 3  非線性預(yù)測控制存在的問題                  
 參考文獻                  
                   
 第2章  模型預(yù)測控制基礎(chǔ)理論                  
 2. 1  預(yù)測控制數(shù)學(xué)基礎(chǔ)                  
 2. 1. 1  預(yù)測模型的數(shù)學(xué)描述                  
 2. 1. 2  丟番圖(Diophantine)方程及其求解                  
 2. 1. 3  滾動優(yōu)化和二次型指標(biāo)                  
 2. 2  幾種典型預(yù)測控制的基本原理                  
 2. 2. 1  動態(tài)矩陣控制(DMC)                  
 2. 2. 2  模型算法控制(MAC)                  
 2. 2. 3  廣義預(yù)測控制(GPC)                  
 2. 3  線性有約束系統(tǒng)預(yù)測控制                  
 2. 3. 1  基于CARMAX模型的有約束廣義預(yù)測控制                  
 2. 3. 2  有約束模型算法控制                  
 2. 4  線性多變量系統(tǒng)預(yù)測控制                  
 2. 4. 1  線性多變量系統(tǒng)動態(tài)矩陣控制(MDMC)                  
 2. 4. 2  線性多變量系統(tǒng)廣義預(yù)測控制(MGPC)                  
 2. 4. 3  線性多變量系統(tǒng)有約束預(yù)測控制                  
 參考文獻                  
                   
 第3章  復(fù)雜系統(tǒng)模糊預(yù)測控制                  
 3. 1  模糊預(yù)測控制的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)                  
 3. 1. 1  模糊集合與模糊數(shù)學(xué)知識                  
 3. 1. 2  模糊控制基礎(chǔ)理論                  
 3. 2  模糊模型預(yù)測控制                  
 3, 2. 1  基于模糊辨識模型的預(yù)測控制                  
 3. 2. 2  基于局戰(zhàn)線性化模糊模型的預(yù)測控制                  
 3. 3  多變量系統(tǒng)的模糊預(yù)測控制                  
 3. 3. 1  基于模糊模型的多變量預(yù)測控制                  
 3. 3. 2  復(fù)雜多變量系統(tǒng)的模糊廣義預(yù)測控制                  
 參考文獻                  
                   
 第4章  基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能預(yù)測控制                  
 4. 1  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論                  
 4. 1. 1  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識                  
 4. 1. 2  幾種常用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的學(xué)習(xí)算法                  
 4. 1. 3  人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型辨識                  
 4. 1. 4  徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)                  
 4. 2  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測控制                  
 4. 2. 1  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測控制                  
 4. 2. 2  多BP網(wǎng)絡(luò)非線性并行預(yù)測控制                  
 4. 2. 3  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性廣義預(yù)測控制                  
 4. 3  基于徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測控制                  
 4. 3. 1  RBF網(wǎng)絡(luò)預(yù)測控制建模                  
 4. 3. 2  RBF網(wǎng)絡(luò)動態(tài)矩陣預(yù)測控制                  
 4. 3. 3  基于預(yù)測偏差的RBF網(wǎng)絡(luò)預(yù)測控制                  
 附錄4-1：定理4-1的證明                  
 參考文獻                  
                   
 第5章  非線性預(yù)測控制                  
 5. 1  非線性預(yù)測控制模型                  
 5. 1. 1  Volterra級數(shù)                  
 5, 1. 2  NARMAX模型                  
 5. 1. 3  二維ARMAX模型和二維NARMAX模型                  
 5. 1. 4  Hammerstein模型                  
 5. 1. 5  I／O擴展線性化模型                  
 5. 1. 6  非線性系統(tǒng)的多模型方法                  
 5. 1. 7  其他模型方法                  
 5. 2  非線性預(yù)測控制                  
 5. 2. 1  基于Hammerstein的非線性預(yù)測控制                  
 5. 2, 2  基于非線性線性化的預(yù)測控制                  
 5. 2. 3  具有典型非線性特性的預(yù)測控制                  
 5. 2. 4  基于一種集成模型的多變量非線性預(yù)測控制                  
 附錄5-1：定理5-2的證明                  
 參考文獻                  
                   
 第6章  新型預(yù)測控制                  
 6. 1  預(yù)測函數(shù)控制                  
 6. 1. 1  預(yù)測函數(shù)控制的基本原理                  
 6. 1. 2  典型環(huán)節(jié)的PFC算法                  
 6. 1. 3  預(yù)測函數(shù)控制的內(nèi)模結(jié)構(gòu)                  
 6. 2  多速率采樣預(yù)測控制                  
 6. 2. 1  多速率采樣系統(tǒng)建模                  
 6. 2. 2  多速率采樣預(yù)測控制算法                  
 6. 2. 3  多速率廣義預(yù)測控制                  
 6. 3  多模型切換預(yù)測控制                  
 6. 3. 1  線性定常系統(tǒng)的多模型切換預(yù)測控制                  
 6. 3. 2  復(fù)雜系統(tǒng)的多模型切換預(yù)測控制                  
 參考文獻                  
                   
 第7章  智能預(yù)測控制的應(yīng)用研究                  
 7. 1  幾種典型預(yù)測控制的應(yīng)用研究                  
 7. 1. 1  噴霧干燥塔的動態(tài)矩陣控制                  
 7. 1. 2  機器人預(yù)測控制                  
 7. 1. 3  加熱爐爐溫預(yù)測控制                  
 7. 1. 4  常壓塔有約束預(yù)測控制                  
 7. 2  智能預(yù)測控制的應(yīng)用研究                  
 7. 2. 1  模糊預(yù)測控制應(yīng)用研究                  
 7. 2. 2  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測控制應(yīng)用研究                  
 7. 2. 3  基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊預(yù)測控制應(yīng)用研究                  
 7. 3  新型預(yù)測控制的應(yīng)用研究                  
 7. 3. 1  預(yù)測函數(shù)控制應(yīng)用研究                  
 7. 3. 2  多速率采樣預(yù)測控制仿真研究                  
 7. 3. 3  多模型預(yù)測控制應(yīng)用研究                  
 7. 3. 4  具有連續(xù)--離散輸入的混雜系統(tǒng)預(yù)測控制和應(yīng)用                  
 7. 4  基于Hammerstein模型的非線性預(yù)測控制仿真                  
 參考文獻