基于即时学习的模型未知系统数据驱动控制策略研究

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基于即时学习的模型未知系统数据驱动控制策略研究

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基于即时学习的模型未知系统数据驱动控制策略研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-8页
目录	第8-10页
第1章绪论	第10-18页
1.1 课题研究背景及研究意义	第10页
1.2 数据驱动控制国内外研究现状	第10-16页
1.2.1 基于同步扰动随机逼近的无模型控制方法	第12页
1.2.2 无模型自适应控制	第12-13页
1.2.3 去伪控制	第13-14页
1.2.4 PID控制	第14页
1.2.5 迭代反馈整定	第14-15页
1.2.6 虚拟参考反馈整定	第15页
1.2.7 迭代学习控制	第15页
1.2.8 即时学习	第15-16页
1.3 课题选取的依据	第16页
1.4 论文的主要工作及结构安排	第16-18页
第2章 KFCM-Flag聚类策略	第18-26页
2.1 概述	第18页
2.2 系统描述	第18页
2.3 构建历史数据库	第18-19页
2.4 模糊核聚类(KFCM)算法简介	第19-23页
2.4.1 KFCM-F聚类策略	第19-21页
2.4.2 KFCM-K聚类策略	第21-23页
2.5 Flag一致规则	第23-24页
2.6 KFCM-Flag聚类策略	第24页
2.7 本章小结	第24-26页
第3章即时学习算法及其改进	第26-36页
3.1 LL概述	第26页
3.2 LL局部线性模型	第26-31页
3.2.1 向量相似度	第26-27页
3.2.2 Center-Flag数据库选择策略	第27-28页
3.2.3 LL建模信息向量选择	第28-29页
3.2.4 局部线性回归与留一误差交叉验证	第29-31页
3.3 k-vnn-Flag数据更新策略	第31页
3.4 改进的LL算法步骤	第31-32页
3.5 仿真实验及结果分析	第32-34页
3.6 本章小结	第34-36页
第4章 LL-GMVC控制器设计及仿真	第36-46页
4.1 概述	第36页
4.2 广义最小方差控制(GMVC)	第36-38页
4.3 LL-GMVC控制器设计	第38-40页
4.4 LL-GMVC稳定性分析	第40-42页
4.4.1 局部闭环稳定分析	第40-41页
4.4.2 全局稳定分析	第41-42页
4.5 仿真实验及结果分析	第42-45页
4.6 本章小结	第45-46页
第5章 LL-PSO控制器设计及仿真	第46-54页
5.1 概述	第46页
5.2 粒子群优化算法(PSO)	第46-47页
5.3 LL-PSO控制器设计	第47-50页
5.4 LL-PSO稳定性分析	第50页
5.4.1 局部闭环稳定分析	第50页
5.4.2 全局稳定分析	第50页
5.5 仿真实验及结果分析	第50-53页
5.6 本章小结	第53-54页
结论	第54-56页
参考文献	第56-60页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果	第60-61页
致谢	第61-62页
作者简介	第62页

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