智能预测控制及其应用

　　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。

暂缺《智能预测控制及其应用》作者简介

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