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第一章自适应控制1

1.1 引言1

1.2 具有被控过程数学模型在线辨识的自适应控制系统2

1.2.1 参数估计的最小二乘法2

1.2.2 最小方差控制8

1.2.3 自校正调节器10

1.2.4 极点配置自校正调节器18

1.3 模型参考自适应控制系统19

1.3.1 局部参数最优化的设计方法20

1.3.2 基于李雅普诺夫稳定理论的设计方法21

参考文献24

第二章预测控制26

2.1 引言26

2.2 预测控制算法的方法机理27

2.3 典型的预测控制算法28

2.3.1 动态矩阵控制28

2.3.2 模型算法控制30

2.4 预测控制的发展及其推广34

2.4.1 与自校正原理相结合的预测控制算法34

2.4.2 非线性系统的预测控制37

2.5 预测控制的特点及其工业应用40

2.5.1 预测控制的特点40

2.5.2 预测控制的工业应用41

参考文献48

第三章鲁棒控制50

3.1 绪言50

3.2 不确定系统的描述与鲁棒性分析51

3.3 鲁棒控制器设计的参数空间法54

3.3.1 从Λ空间到P空间投影55

3.3.2 从P空间到K空间投影56

3.4 鲁棒线性二次型最优控制59

3.5 鲁棒调节器设计方法62

3.6 纸机鲁棒控制设计63

参考文献74

第四章容错控制75

4.1 绪论75

4.2 故障的分类77

4.3 完整性控制器的综合78

4.4 分散可靠控制83

4.4.1 引言83

4.4.2 分散积分可控制性的定义84

4.4.3 分散积分可控性的必要条件85

4.5 故障检测、分离与补偿88

参考文献89

5.1.1 普通集合及其运算91

5.1 模糊集理论的基本知识91

第五章模糊逻辑控制91

5.1.2 模糊集及其运算94

5.1.3 模糊集的隶属函数96

5.1.4 模糊关系97

5.2 模糊逻辑控制及其应用99

5.2.1 引言99

5.2.2 模糊逻辑控制器FLC的基本工作原理100

5.2.3 经典FLC设计方法101

5.2.4 FLC的工业应用及设计举例105

5.2.5 自适应(自组织)FLC111

5.3.1 模糊模型概述115

5.3 模糊系统模型与辨识115

5.3.2 模糊模型辨识116

参考文献119

第六章专家系统121

6.1 概述121

6.1.1 专家系统的概念121

6.1.2 专家系统的基本结构122

6.1.3 实用专家系统的类型与特点122

6.2 知识表达125

6.2.1 产生式系统125

6.2.2 榧架结构128

6.3 问题求解130

6.3.1 不确定性推理131

6.3.2 控制策略133

6.4 应用举例136

6.4.1 知识获取子系统136

6.4.2 数据采集子系统137

6.4.3 故障诊断子系统137

6.4.4 运行举例139

参考文献141

7.1 概述142

7.1.1 生物神经元网络结构和基本特性142

第七章人工神经元网络142

7.1.2 人工神经元网络的模型和功能143

7.1.3 神经网络在过程建模和控制中的应用145

7.2 常用的神经网络模型146

7.2.1 Hopfield网络146

7.2.2 多层感知机和反向传播算法147

7.2.3 概率神经网络模型150

7.3 应用举例——催化裂化过程粗汽油干点的实时估计151

7.3.1 问题的提出153

7.3.2 基于神经元网络的粗汽油干点质量估计模型153

7.3.3 粗汽油干点的闭环预测控制系统155

参考文献156