| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 自抗扰控制及其研究应用现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本课题研究的主要内容 | 第12-13页 |
| 1.4 本章小结 | 第13-14页 |
| 第2章 自抗扰控制及参数整定方法 | 第14-23页 |
| 2.1 自抗扰控制的基本原理 | 第14-19页 |
| 2.1.1 自抗扰控制的结构 | 第14-15页 |
| 2.1.2 跟踪微分器(TD) | 第15-17页 |
| 2.1.3 扩张状态观测器(ESO) | 第17-18页 |
| 2.1.4 状态误差反馈控制律(NLSEF) | 第18-19页 |
| 2.1.5 自抗扰控制的一般形式 | 第19页 |
| 2.2 自抗扰控制的参数整定 | 第19-22页 |
| 2.2.1 工程整定方法 | 第19-21页 |
| 2.2.2 智能算法整定方法 | 第21-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于改进人工蜂群算法的超临界机组模型辨识 | 第23-38页 |
| 3.1 人工蜂群算法 | 第23-25页 |
| 3.1.1 人工蜂群算法原理 | 第23-24页 |
| 3.1.2 人工蜂群算法流程 | 第24-25页 |
| 3.2 人工蜂群算法的改进 | 第25-29页 |
| 3.2.1 混沌全局优化搜索策略 | 第26页 |
| 3.2.2 局部优化搜索算法 | 第26页 |
| 3.2.3 改进人工蜂群算法流程 | 第26-27页 |
| 3.2.4 算法验证 | 第27-29页 |
| 3.3 超临界机组热工过程模型辨识 | 第29-36页 |
| 3.3.1 仿真平台简介 | 第29页 |
| 3.3.2 估计模型的选择 | 第29-30页 |
| 3.3.3 数据采集与辨识 | 第30-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-38页 |
| 第4章 基于MATLAB的超临界机组热工过程 自抗扰控制研究 | 第38-45页 |
| 4.1 控制器整定参数介绍 | 第38页 |
| 4.2 汽温系统自抗扰控制仿真研究 | 第38-41页 |
| 4.2.1 设定值实验 | 第39-40页 |
| 4.2.2 扰动实验 | 第40页 |
| 4.2.3 鲁棒性实验 | 第40-41页 |
| 4.3 给水系统自抗扰控制仿真研究 | 第41-44页 |
| 4.3.1 设定值实验 | 第42-43页 |
| 4.3.2 扰动实验 | 第43页 |
| 4.3.3 鲁棒性实验 | 第43-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 基于PANYSIMU的超临界机组热工过程 自抗扰控制研究 | 第45-53页 |
| 5.1 仿真平台控制算法实现 | 第45-47页 |
| 5.1.1 自抗扰控制器正反作用 | 第45页 |
| 5.1.2 自抗扰控制器的无扰切换问题 | 第45-46页 |
| 5.1.3 TD算法建立 | 第46页 |
| 5.1.4 ESO算法建立 | 第46-47页 |
| 5.1.5 NLSEF算法建立 | 第47页 |
| 5.2 实际单元机组控制策略分析 | 第47-48页 |
| 5.2.1 喷水减温控制策略 | 第47-48页 |
| 5.2.2 给水系统控制策略 | 第48页 |
| 5.3 实验结果及分析 | 第48-52页 |
| 5.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第6章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 6.1 总结 | 第53-54页 |
| 6.2 展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及其它成果 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |