智能预测控制及其应用 mobi 下载 网盘 caj lrf pdf txt 阿里云

本书主要内容有：模型预测控制基础理论、复杂系统模糊预测控制、基于人工神经网络的智能预测控制、非线性预测控制，新型预测控制及智能预测控制的应用研究等。

第1章 绪 论

1. 1 自动控制理论发展与先进控制技术

1. 1. 1 自动控制理论发展简述

1. 1. 2 基于模型的先进控制

1. 1. 3 基于知识规则和学习推理的先进控制

1. 2 预测控制发展与早期研究

1. 2. 1 预测控制技术的进展

1. 2. 2 预测控制的早期研究

1. 3 现代预测控制及研究动向

1. 3. 1 先进预测控制技术及研究动向

1. 3, 2 智能预测控制策略及研究动向

1. 3. 3 多种新型预测控制的研究动向

1. 4 非线性预测控制概述

1. 4. 1 非线性预测控制的发展与应用

1. 4. 2 非线性预测控制的主要方法

1. 4. 3 非线性预测控制存在的问题

参考文献

第2章 模型预测控制基础理论

2. 1 预测控制数学基础

2. 1. 1 预测模型的数学描述

2. 1. 2 丢番图(Diophantine)方程及其求解

2. 1. 3 滚动优化和二次型指标

2. 2 几种典型预测控制的基本原理

2. 2. 1 动态矩阵控制(DMC)

2. 2. 2 模型算法控制(MAC)

2. 2. 3 广义预测控制(GPC)

2. 3 线性有约束系统预测控制

2. 3. 1 基于CARMAX模型的有约束广义预测控制

2. 3. 2 有约束模型算法控制

2. 4 线性多变量系统预测控制

2. 4. 1 线性多变量系统动态矩阵控制(MDMC)

2. 4. 2 线性多变量系统广义预测控制(MGPC)

2. 4. 3 线性多变量系统有约束预测控制

参考文献

第3章 复杂系统模糊预测控制

3. 1 模糊预测控制的数学基础

3. 1. 1 模糊集合与模糊数学知识

3. 1. 2 模糊控制基础理论

3. 2 模糊模型预测控制

3, 2. 1 基于模糊辨识模型的预测控制

3. 2. 2 基于局战线性化模糊模型的预测控制

3. 3 多变量系统的模糊预测控制

3. 3. 1 基于模糊模型的多变量预测控制

3. 3. 2 复杂多变量系统的模糊广义预测控制

参考文献

第4章 基于人工神经网络的智能预测控制

4. 1 神经网络的基本理论

4. 1. 1 神经网络的基础知识

4. 1. 2 几种常用神经网络模型的学习算法

4. 1. 3 人工神经网络模型辨识

4. 1. 4 径向基函数神经网络

4. 2 神经网络预测控制

4. 2. 1 神经网络模型预测控制

4. 2. 2 多BP网络非线性并行预测控制

4. 2. 3 神经网络非线性广义预测控制

4. 3 基于径向基函数神经网络的预测控制

4. 3. 1 RBF网络预测控制建模

4. 3. 2 RBF网络动态矩阵预测控制

4. 3. 3 基于预测偏差的RBF网络预测控制

附录4-1：定理4-1的证明

参考文献

第5章 非线性预测控制

5. 1 非线性预测控制模型

5. 1. 1 Volterra级数

5, 1. 2 NARMAX模型

5. 1. 3 二维ARMAX模型和二维NARMAX模型

5. 1. 4 Hammerstein模型

5. 1. 5 I／O扩展线性化模型

5. 1. 6 非线性系统的多模型方法

5. 1. 7 其他模型方法

5. 2 非线性预测控制

5. 2. 1 基于Hammerstein的非线性预测控制

5. 2, 2 基于非线性线性化的预测控制

5. 2. 3 具有典型非线性特性的预测控制

5. 2. 4 基于一种集成模型的多变量非线性预测控制

附录5-1：定理5-2的证明

参考文献

第6章 新型预测控制

6. 1 预测函数控制

6. 1. 1 预测函数控制的基本原理

6. 1. 2 典型环节的PFC算法

6. 1. 3 预测函数控制的内模结构

6. 2 多速率采样预测控制

6. 2. 1 多速率采样系统建模

6. 2. 2 多速率采样预测控制算法

6. 2. 3 多速率广义预测控制

6. 3 多模型切换预测控制

6. 3. 1 线性定常系统的多模型切换预测控制

6. 3. 2 复杂系统的多模型切换预测控制

参考文献

第7章 智能预测控制的应用研究

7. 1 几种典型预测控制的应用研究

7. 1. 1 喷雾干燥塔的动态矩阵控制

7. 1. 2 机器人预测控制

7. 1. 3 加热炉炉温预测控制

7. 1. 4 常压塔有约束预测控制

7. 2 智能预测控制的应用研究

7. 2. 1 模糊预测控制应用研究

7. 2. 2 神经网络预测控制应用研究

7. 2. 3 基于神经网络的模糊预测控制应用研究

7. 3 新型预测控制的应用研究

7. 3. 1 预测函数控制应用研究

7. 3. 2 多速率采样预测控制仿真研究

7. 3. 3 多模型预测控制应用研究

7. 3. 4 具有连续--离散输入的混杂系统预测控制和应用

7. 4 基于Hammerstein模型的非线性预测控制仿真

参考文献

第1章 绪

论

1. 1 自动控制理论发展与先进控制技术

1. 1. 1 自动控制理论发展简述

1. 1. 2 基于模型的先进控制

1. 1. 3 基于知识规则和学习推理的先进控制

1. 2

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书籍介绍

本书主要内容有：模型预测控制基础理论、复杂系统模糊预测控制、基于人工神经网络的智能预测控制、非线性预测控制，新型预测控制及智能预测控制的应用研究等。

第1章 绪 论

1. 1 自动控制理论发展与先进控制技术

1. 1. 1 自动控制理论发展简述

1. 1. 2 基于模型的先进控制

1. 1. 3 基于知识规则和学习推理的先进控制

1. 2 预测控制发展与早期研究

1. 2. 1 预测控制技术的进展

1. 2. 2 预测控制的早期研究

1. 3 现代预测控制及研究动向

1. 3. 1 先进预测控制技术及研究动向

1. 3, 2 智能预测控制策略及研究动向

1. 3. 3 多种新型预测控制的研究动向

1. 4 非线性预测控制概述

1. 4. 1 非线性预测控制的发展与应用

1. 4. 2 非线性预测控制的主要方法

1. 4. 3 非线性预测控制存在的问题

参考文献

第2章 模型预测控制基础理论

2. 1 预测控制数学基础

2. 1. 1 预测模型的数学描述

2. 1. 2 丢番图(Diophantine)方程及其求解

2. 1. 3 滚动优化和二次型指标

2. 2 几种典型预测控制的基本原理

2. 2. 1 动态矩阵控制(DMC)

2. 2. 2 模型算法控制(MAC)

2. 2. 3 广义预测控制(GPC)

2. 3 线性有约束系统预测控制

2. 3. 1 基于CARMAX模型的有约束广义预测控制

2. 3. 2 有约束模型算法控制

2. 4 线性多变量系统预测控制

2. 4. 1 线性多变量系统动态矩阵控制(MDMC)

2. 4. 2 线性多变量系统广义预测控制(MGPC)

2. 4. 3 线性多变量系统有约束预测控制

参考文献

第3章 复杂系统模糊预测控制

3. 1 模糊预测控制的数学基础

3. 1. 1 模糊集合与模糊数学知识

3. 1. 2 模糊控制基础理论

3. 2 模糊模型预测控制

3, 2. 1 基于模糊辨识模型的预测控制

3. 2. 2 基于局战线性化模糊模型的预测控制

3. 3 多变量系统的模糊预测控制

3. 3. 1 基于模糊模型的多变量预测控制

3. 3. 2 复杂多变量系统的模糊广义预测控制

参考文献

第4章 基于人工神经网络的智能预测控制

4. 1 神经网络的基本理论

4. 1. 1 神经网络的基础知识

4. 1. 2 几种常用神经网络模型的学习算法

4. 1. 3 人工神经网络模型辨识

4. 1. 4 径向基函数神经网络

4. 2 神经网络预测控制

4. 2. 1 神经网络模型预测控制

4. 2. 2 多BP网络非线性并行预测控制

4. 2. 3 神经网络非线性广义预测控制

4. 3 基于径向基函数神经网络的预测控制

4. 3. 1 RBF网络预测控制建模

4. 3. 2 RBF网络动态矩阵预测控制

4. 3. 3 基于预测偏差的RBF网络预测控制

附录4-1：定理4-1的证明

参考文献

第5章 非线性预测控制

5. 1 非线性预测控制模型

5. 1. 1 Volterra级数

5, 1. 2 NARMAX模型

5. 1. 3 二维ARMAX模型和二维NARMAX模型

5. 1. 4 Hammerstein模型

5. 1. 5 I／O扩展线性化模型

5. 1. 6 非线性系统的多模型方法

5. 1. 7 其他模型方法

5. 2 非线性预测控制

5. 2. 1 基于Hammerstein的非线性预测控制

5. 2, 2 基于非线性线性化的预测控制

5. 2. 3 具有典型非线性特性的预测控制

5. 2. 4 基于一种集成模型的多变量非线性预测控制

附录5-1：定理5-2的证明

参考文献

第6章 新型预测控制

6. 1 预测函数控制

6. 1. 1 预测函数控制的基本原理

6. 1. 2 典型环节的PFC算法

6. 1. 3 预测函数控制的内模结构

6. 2 多速率采样预测控制

6. 2. 1 多速率采样系统建模

6. 2. 2 多速率采样预测控制算法

6. 2. 3 多速率广义预测控制

6. 3 多模型切换预测控制

6. 3. 1 线性定常系统的多模型切换预测控制

6. 3. 2 复杂系统的多模型切换预测控制

参考文献

第7章 智能预测控制的应用研究

7. 1 几种典型预测控制的应用研究

7. 1. 1 喷雾干燥塔的动态矩阵控制

7. 1. 2 机器人预测控制

7. 1. 3 加热炉炉温预测控制

7. 1. 4 常压塔有约束预测控制

7. 2 智能预测控制的应用研究

7. 2. 1 模糊预测控制应用研究

7. 2. 2 神经网络预测控制应用研究

7. 2. 3 基于神经网络的模糊预测控制应用研究

7. 3 新型预测控制的应用研究

7. 3. 1 预测函数控制应用研究

7. 3. 2 多速率采样预测控制仿真研究

7. 3. 3 多模型预测控制应用研究

7. 3. 4 具有连续--离散输入的混杂系统预测控制和应用

7. 4 基于Hammerstein模型的非线性预测控制仿真

参考文献