| 中文摘要 | 第1页 |
| 英文摘要 | 第3-5页 |
| 第一章 绪论 | 第5-10页 |
| ·励磁系统参数辨识的意义 | 第5-6页 |
| ·国内外励磁系统参数辨识研究现状和发展动态 | 第6-8页 |
| ·人工智能及其在励磁非线性参数辨识中的应用 | 第8-9页 |
| ·论文内容 | 第9-10页 |
| 第二章 发电机励磁系统的数学模型 | 第10-22页 |
| ·发电机励磁系统控制系统的结构 | 第10-11页 |
| ·励磁系统数学模型 | 第11-19页 |
| ·励磁电源的数学模型 | 第11-16页 |
| ·励磁调节器的数学模型 | 第16-19页 |
| ·完整的励磁系统模型 | 第19页 |
| ·用MATAB/SIMULINK 建立研究用的系统模型和励磁模型 | 第19-22页 |
| 第三章 神经网络辨识励磁模型 | 第22-33页 |
| ·神经网络简介 | 第22页 |
| ·神经元模型和网络结构 | 第22-24页 |
| ·神经元模型 | 第22-23页 |
| ·多层网络结构 | 第23-24页 |
| ·BP 网络 | 第24-28页 |
| ·BP 网络实现励磁模型辨识 | 第28-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 遗传算法辨识励磁系统模型参数 | 第33-48页 |
| ·遗传算法概述 | 第33-35页 |
| ·遗传算法在励磁参数辨识中的应用 | 第35-39页 |
| ·适应度函数 | 第36-37页 |
| ·编码方法 | 第37页 |
| ·遗传算子 | 第37-39页 |
| ·辨识流程 | 第39页 |
| ·利用遗传算法辨识IEEE AC1A 励磁模型 | 第39-47页 |
| ·单环节辨识 | 第40-43页 |
| ·整体辨识 | 第43-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 结论 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 在学期间发表的学术论文 | 第52页 |