第一章 绪论 | 第1-19页 |
·选题背景与意义 | 第11-13页 |
·国内外研究概况 | 第13-14页 |
·存在的主要问题 | 第14-15页 |
·本文主要创新点与实用价值 | 第15-17页 |
·论文内容与结构 | 第17-19页 |
第二章 船舶电力系统机理建模 | 第19-38页 |
·船舶电力系统结构 | 第19-21页 |
·船舶电力系统广义模型构建 | 第21-22页 |
·船舶电力系统的机理建模 | 第22-33页 |
·同步发电机建模研究 | 第23-27页 |
·感应电动机建模 | 第27-28页 |
·船舶柴油发电机组建模结构 | 第28-29页 |
·船用同步发电机励磁系统建模 | 第29-30页 |
·船用柴油机与调速系统建模 | 第30-31页 |
·船舶电力系统机理建模仿真平台的建立 | 第31-33页 |
·船舶电力系统仿真结果与分析 | 第33-37页 |
·柴油发电机组空载起动和电网大负载侧推器运行仿真结果 | 第33-34页 |
·船舶电力系统负载短路故障仿真结果 | 第34-35页 |
·船舶同步发电机短路故障仿真结果 | 第35-36页 |
·发电机与电网有频差运行和发电机跳闸仿真结果 | 第36-37页 |
本章小结 | 第37-38页 |
第三章 船舶电力系统非线性建模与随机分形混沌现象 | 第38-74页 |
·问题的提出 | 第38页 |
·混沌现象与分析方法 | 第38-53页 |
·混沌的定义与特征 | 第38-44页 |
·混沌的判定方法研究 | 第44-47页 |
·分形及其与混沌的关系 | 第47-53页 |
·船舶电力系统双机并联三维自治系统模型的建立与混沌振荡研究 | 第53-72页 |
·典型混沌电路的一种倍周期分岔 | 第53-56页 |
·船舶电力系统双机并联模型的建立及其混沌振荡研究 | 第56-59页 |
·船舶电力系统双机并联系统的自相似与随机分形研究 | 第59-62页 |
·Lyapunov指数谱与Lyapunov维计算确定混沌现象 | 第62-72页 |
本章小结 | 第72-74页 |
第四章 一种新型ARCNN及其应用于船舶发电机建模 | 第74-105页 |
·问题的提出 | 第74-75页 |
·基于神经网络知识模型的基本结构与原理 | 第75-76页 |
·基于RBFNN的船舶发电机建模研究 | 第76-84页 |
·一种新型ARCNN混沌神经网络 | 第84-95页 |
·ARCNN网络混沌神经元动力学特性分析研究 | 第86-91页 |
·ARCNN混沌神经网络构建研究 | 第91-95页 |
·基于ARCNN的船舶发电机动态建模研究 | 第95-104页 |
·船舶大功率发电机ARCNN动态建模 | 第95-100页 |
·船舶大功率发电机ARCNN动态建模结果与分析 | 第100-104页 |
本章小结 | 第104-105页 |
第五章 船舶柴油发电机组神经控制 | 第105-129页 |
·问题的提出 | 第105页 |
·船舶发电机组控制系统结构 | 第105-106页 |
·ANN控制的优势与CMAC神经网络研究 | 第106-111页 |
·ANN控制的优势 | 第106-107页 |
·CMAC神经网络研究 | 第107-111页 |
·CMAC神经网络并行控制系统设计 | 第111-113页 |
·船舶柴油发电机组转速CMAC神经网络并行控制 | 第113-120页 |
·转速控制系统设计 | 第113-114页 |
·控制系统算例及其与PID控制系统比较 | 第114-120页 |
·船用同步发电机励磁CMAC神经网络并行控制 | 第120-124页 |
·励磁控制系统设计 | 第120-121页 |
·控制系统算例 | 第121-124页 |
·船舶柴油发电机组转速与励磁系统双回路CMAC神经网络并行控制系统的负载特性 | 第124-127页 |
本章小结 | 第127-129页 |
第六章 船舶电力系统建模与控制应用——船舶电站模拟器的开发 | 第129-140页 |
·问题的提出 | 第129页 |
·船舶自动化电站模拟器系统模型结构及其与船舶电力系统模型之间的关系 | 第129-130页 |
·船舶自动化电站模拟器系统硬件支持平台 | 第130-133页 |
·船舶自动化电站模拟器系统软件开发 | 第133-139页 |
本章小结 | 第139-140页 |
第七章 结论 | 第140-144页 |
·本文工作结论 | 第140-142页 |
·进一步研究的方向 | 第142-144页 |
致谢 | 第144-145页 |
参考文献 | 第145-153页 |
本人取得的相关成果 | 第153-156页 |
附录: 论文SCI、Ei与ISTP检索证明 | 第156-161页 |