第1章 绪论 1
1.1 运动系统概述 1
1.1.1 运动系统的定义与分类 1
1.1.2 研究概况 4
1.2 系统预报技术概述 5
1.2.1 预报方法的分类 5
1.2.2 各种预报方法的比较 7
1.3 自适应控制技术概述 8
1.3.1 线性系统的自适应控制 8
1.3.2 非线性系统的自适应控制 10
1.3.3 自适应控制理论的发展方向 13
第2章 基于参数模型的系统控制方法 15
2.1 控制系统的概念 15
2.1.1 系统的定义与分类 15
2.1.2 线性系统的性质 17
2.1.3 系统分析 18
2.2 控制论与工程控制论 19
2.2.1 控制论基本思想的形成 19
2.2.2 经典控制理论与现代控制理论 21
2.3 PID控制 22
2.3.1 PID控制原理 22
2.3.2 PID参数对控制性能的影响 23
2.3.3 凑试法确定PID参数 23
2.4 极点配置 24
2.4.1 反馈控制系统的两种形式 24
2.4.2 极点配置的定理 26
2.5 模型参考自适应控制 28
2.5.1 模型参考自适应控制原理 28
2.5.2 基于超稳定性理论的控制器设计方法 29
2.5.3 基于李雅普诺夫稳定性理论的设计方法 31
第3章 基于参数模型的系统预报方法 35
3.1 时间序列分析与建模 35
3.1.1 随机过程的基本概念 35
3.1.2 动态系统的随机模型 40
3.1.3 基于最小二乘法的参数估计 46
3.2 自回归预报方法 49
3.2.1 自回归模型的参数估计 50
3.2.2 利用艾克准则确定自回归模型的阶 51
3.3 灰色预报方法 52
3.3.1 灰色系统的基本概念 53
3.3.2 GM模型的建立 59
3.3.3 灰色预测步骤 66
第4章 多层递阶理论基础 68
4.1 系统建模与辨识 68
4.1.1 系统辨识的应用与发展 68
4.1.2 在线参数估计算法 70
4.2 多层递阶辨识 73
4.2.1 时变参数的辨识准则 74
4.2.2 参数未知的结构时变系统的辨识 75
4.2.3 多层递阶辨识方法 76
4.3 多层递阶自适应预报 77
4.3.1 基本多层递阶预报方法 78
4.3.2 多模型多算法综合的多层递阶预报方法 78
4.3.3 应用现状 83
4.4 多层递阶自适应控制与无模型自适应控制 85
4.4.1 多层递阶自适应控制 85
4.4.2 无模型自适应控制 91
4.4.3 应用现状 96
第5章 控制技术在船舶减摇系统中的应用 99
5.1 船舶减摇装置与控制技术概述 99
5.2 控制技术在减摇水舱试验装置中的应用 103
5.2.1 减摇水舱试验装置工作原理 104
5.2.2 PID控制的应用 114
5.2.3 极点配置的应用 116
5.2.4 模型参考自适应控制的应用 122
5.2.5 无模型自适应控制的应用 129
5.3 PID控制、自适应控制和无模型自适应控制仿真结果的比较分析 133
5.4 大型船舶综合减摇系统无模型自适应控制 135
5.4.1 大型船舶综合减摇系统的组成 136
5.4.2 大型船舶综合减摇系统MFAC控制器设计 137
5.4.3 仿真分析 139
第6章 预报技术在船舶纵摇运动中的应用 144
6.1 船舶运动极短期预报技术概述 144
6.2 船舶纵摇运动AR模型法预报 147
6.2.1 自回归AR模型法建模 147
6.2.2 船舶纵摇运动AR模型法预报应用实例 148
6.2.3 仿真研究 150
6.3 船舶纵摇运动多层递阶自适应预报 152
6.3.1 多层递阶自适应预报建模 152
6.3.2 船舶纵摇运动多层递阶自适应预报应用实例 152
6.4 AR模型法与多层递阶自适应预报方法的应用比较分析 153
6.5 船舶纵摇运动灰色预报 155
6.5.1 对GM（1,1）模型的改进算法 155
6.5.2 船舶纵摇角数列数据的处理 159
6.5.3 函数变换型GM（1,1）模型的建立 163
6.5.4 船舶纵摇角数列数据的还原 163
第7章 多层递阶自适应预报方法在故障预报中的应用 166
7.1 动态系统故障预报技术概述 166
7.2 化工CSTR系统动态特性分析 168
7.2.1 CSTR系统工作原理 168
7.2.2 CSTR系统建模 169
7.3 多层递阶方法在化工CSTR系统故障预报中的应用 171
7.3.1 基本多层递阶方法的应用 171
7.3.2 多模型多算法综合多层递阶方法的应用 175
7.4 实验研究 182
7.4.1 多功能过程与控制实验系统简介 182
7.4.2 CSTR系统故障预报实验研究 187
参考文献 191
后记 193