| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 汽轮机及其调节系统模型研究 | 第10-11页 |
| 1.2.2 汽轮机及其调节系统辨识算法研究 | 第11-14页 |
| 1.3 学位论文研究内容 | 第14页 |
| 1.4 本章小结 | 第14-17页 |
| 2 汽轮机及其调节系统特性分析及数学模型 | 第17-33页 |
| 2.1 汽轮机调节系统工作原理 | 第17-19页 |
| 2.2 汽轮机调节系统的基本特性 | 第19-22页 |
| 2.2.1 汽轮机调节系统的静态特性 | 第19-20页 |
| 2.2.2 汽轮机调节系统的动态特性 | 第20-22页 |
| 2.3 汽轮机及其调节系统的数学分析 | 第22-32页 |
| 2.3.1 转速测量及频差放大环节模型 | 第23页 |
| 2.3.2 调节器控制环节模型 | 第23-24页 |
| 2.3.3 执行机构环节模型 | 第24-28页 |
| 2.3.4 汽轮机本体环节模型 | 第28-29页 |
| 2.3.5 汽轮机调节系统其他环节模型 | 第29-30页 |
| 2.3.6 汽轮机及其调节系统整体模型 | 第30-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 3 汽轮机及其调节系统参数辨识方法研究 | 第33-63页 |
| 3.1 传统辨识算法简介 | 第33-40页 |
| 3.1.1 最小二乘法 | 第33-34页 |
| 3.1.2 遗传算法 | 第34-36页 |
| 3.1.3 粒子群算法 | 第36-38页 |
| 3.1.4 引力搜索算法 | 第38-40页 |
| 3.2 改进型辨识算法简介 | 第40-45页 |
| 3.2.1 改进型引力搜索算法 | 第40-42页 |
| 3.2.2 改进型粒子群-遗传算法 | 第42-44页 |
| 3.2.3 直接辨识法 | 第44-45页 |
| 3.3 智能算法优化效果测试 | 第45-50页 |
| 3.4 各算法辨识效果测试 | 第50-55页 |
| 3.4.1 基于最小二乘法的辨识测试 | 第51-52页 |
| 3.4.2 基于智能优化算法的辨识测试 | 第52-53页 |
| 3.4.3 基于直接辨识法的辨识测试 | 第53-54页 |
| 3.4.4 辨识算法的辨识性能总结 | 第54-55页 |
| 3.5 参数辨识策略研究 | 第55-61页 |
| 3.5.1 参数敏感度分析 | 第55-57页 |
| 3.5.2 “粗细结合”辨识思路 | 第57-59页 |
| 3.5.3 “粗细结合”辨识策略的有效性验证 | 第59-61页 |
| 3.6 本章小结 | 第61-63页 |
| 4 汽轮机及其调节系统参数辨识 | 第63-97页 |
| 4.1 汽轮机及其调节系统参数辨识试验数据分析 | 第63-68页 |
| 4.1.1 参数辨识试验类型 | 第63-66页 |
| 4.1.2 实测数据预处理 | 第66-68页 |
| 4.2 辨识系统简介 | 第68-70页 |
| 4.2.1 辨识系统总体结构 | 第68-69页 |
| 4.2.2 辨识平台模型计算程序 | 第69-70页 |
| 4.3 某 300MW机组汽轮机及其调节系统参数辨识 | 第70-86页 |
| 4.3.1 机组资料及参数设置 | 第70-72页 |
| 4.3.2 执行机构开启/关闭时间常数辨识 | 第72-75页 |
| 4.3.3 汽轮机本体容积时间常数辨识 | 第75-84页 |
| 4.3.4 控制环节部分参数优化 | 第84-86页 |
| 4.4 某 600MW机组汽轮机及其调节系统参数辨识 | 第86-95页 |
| 4.4.1 机组资料及参数设置 | 第86-88页 |
| 4.4.2 执行机构开启/关闭时间常数辨识 | 第88-90页 |
| 4.4.3 汽轮机本体容积时间常数辨识 | 第90-93页 |
| 4.4.4 控制环节部分参数优化 | 第93-95页 |
| 4.5 本章小结 | 第95-97页 |
| 5 结论与展望 | 第97-99页 |
| 5.1 结论 | 第97页 |
| 5.2 创新点 | 第97-98页 |
| 5.3 展望 | 第98-99页 |
| 致谢 | 第99-101页 |
| 参考文献 | 第101-107页 |
| 附录 | 第107页 |
| A. 作者在攻读学位期间发表的论文: | 第107页 |
| B. 作者在攻读学位期间参加的科研项目: | 第107页 |