预测控制教学大纲

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研究生课程教学大纲

课程编号 s006037

课程名称 预测控制

英文名称 Predictive Control

学 分

2学分,34学时,其中:讲课34 学 时

开课时间 第2学期

开课学科 系统科学

授课范围 系统科学

授课对象 硕士生

课程类型 选修

考试方式 课程论文

主讲教师 钱承山 副教授

协讲教师 周 丽 博士后

教材 1、 智能预测控制及其应用,诸静编著,浙江大学出版社,2002.4。

2、 预测控制,钱积新、赵均、徐祖华编著,化学工业出版社,2007.9。

课程的目的和基本要求(包括主要章节,重点难点)

建立预测控制的概念,了解预测控制的特点,线性预测控制器的设计和分析方法。通过课程学习,重点掌握线性系统的阶跃响应模型、脉冲响应模型、CARIMA模型、状态空间模型的建立方法和不同模型之间的转换方法,模型校正和前向多步预测算法,建立模型与预测的概念;能针对线性无约束和约束系统了解保证闭环稳定的预测控制方法。

第1章 绪论(2学时)

介绍自动控制理论发展与先进控制技术、预测控制发展与早期研究、现代预测控制及研究动向、非线性预测控制概述等问题。

第2章 模型预测控制基础理论(4学时)

内容包括:预测控制数学基础、几种典型预测控制的基本原理、线性有约束系统预测控制、线性多变量系统预测控制等。

重点与难点:模型预测控制的概念、基本原理,这是学习预测控制的基础。 第3章 复杂系统模糊预测控制(6学时)

内容包括:模糊预测控制的数学基础、模糊模型预测控制、多变量系统的模糊预测控制。

重点与难点:模糊模型预测控制、多变量系统的模糊预测控制。

第4章 基于人工神经网络的智能预测控制(6学时)

内容包括:神经网络的基本理论、神经网络的基础知识、神经网络预测控制、 基于径向基函数神经网络的预测控制。

重点与难点:RBF网络预测控制建模、RBF网络动态矩阵预测控制。

第5章 非线性预测控制(6学时)

内容包括:非线性预测控制模型、非线性预测控制

重点与难点:基于Hammerstein模型、I/O扩展线性化模型和多模型集成的非线性预测控制策略。

第6章 新型预测控制(6学时)

内容包括:论述了新型预测控制,主要包括预测函数控制、多速率采样预测控制和多模型切换预测控制等目前颇受关注的新型预测控制策略研究方向及其相关理论。

重点与难点:预测函数控制、多速率采样预测控制和多模型切换预测控制。

第7章 智能预测控制的应用研究(4学时)

内容包括:前面章节中所涉及到的一些先进预测控制、智能预测控制策略的应用举例与某些实例仿真研究结果。