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某型燃气轮机建模与自适应控制研究

摘要第4-5页
abstract第5页
注释表符号第12-13页
缩略词第13-14页
第一章 绪论第14-21页
    1.1 概述第14页
    1.2 研究背景与意义第14-15页
    1.3 燃气轮机的国内外现状与发展趋势第15-19页
        1.3.1 燃气轮机建模技术第15-16页
        1.3.2 燃气轮机特性数据的获取第16-17页
        1.3.3 燃气轮机控制技术第17-19页
        1.3.4 燃气轮机硬件在环仿真技术第19页
    1.4 研究内容与结构安排第19-21页
第二章 燃气轮机建模技术第21-41页
    2.1 概述第21页
    2.2 部件特性计算第21-27页
        2.2.1 燃气轮机结构第21页
        2.2.2 建模假设第21-22页
        2.2.3 变比热法介绍第22-23页
        2.2.4 进气道计算第23页
        2.2.5 压气机计算第23-25页
        2.2.6 燃烧室计算第25页
        2.2.7 涡轮计算第25-26页
        2.2.8 容积模块计算第26页
        2.2.9 转子平衡计算第26-27页
    2.3 容积惯性法求解第27-30页
        2.3.1 平衡方程第27-28页
        2.3.2 模型求解第28-29页
        2.3.3 Simulink仿真模型的建立第29-30页
    2.4 低转速段参数振荡问题研究第30-37页
        2.4.1 参数振荡现象第30-31页
        2.4.2 原因分析第31-32页
        2.4.3 基于指数平衡与样条拟合的外推方法第32-37页
    2.5 动态仿真第37-40页
        2.5.1 模型准确验证第37-39页
        2.5.2 容积惯性法与牛顿-拉普逊法建模比较第39-40页
    2.6 本章小结第40-41页
第三章 基于深度信念网络的燃气轮机自适应控制第41-54页
    3.1 概述第41页
    3.2 深度信念网络第41-47页
        3.2.1 波尔兹曼机模型第41-42页
        3.2.2 限制性波尔兹曼机模型第42-44页
        3.2.3 吉布斯采样第44-45页
        3.2.4 限制性波尔兹曼机的训练第45-46页
        3.2.5 深度信念网络模型第46页
        3.2.6 深度信念网络的训练第46-47页
    3.3 PID算法改进第47-50页
        3.3.1 传统PID控制算法第47-48页
        3.3.2 PID控制算法的局限性第48-49页
        3.3.3 DBN-PID控制器设计第49-50页
    3.4 仿真结果与分析第50-53页
        3.4.1 加减速控制第50-52页
        3.4.2 加减载控制第52-53页
    3.5 本章小结第53-54页
第四章 燃气轮机硬件在环仿真系统设计第54-75页
    4.1 概述第54页
    4.2 接口模拟器设计第54-61页
        4.2.1 需求分析第54-55页
        4.2.2 总体方案第55-56页
        4.2.3 电源模块第56页
        4.2.4 处理器模块第56页
        4.2.5 模拟量模块第56-58页
        4.2.6 数字量模块第58-59页
        4.2.7 频率量模块第59页
        4.2.8 通信模块第59-60页
        4.2.9 软件设计第60-61页
    4.3 智能燃油调节电子控制器第61-64页
        4.3.1 硬件介绍第61-62页
        4.3.2 软件设计第62-64页
    4.4 硬件在环仿真平台第64-70页
        4.4.1 试验平台搭建第64页
        4.4.2 智能燃油调节电子控制器标定第64-68页
        4.4.3 燃油调节控制器—接口模拟器联合标定第68-69页
        4.4.4 实时性验证第69-70页
    4.5 硬件在环仿真第70-73页
        4.5.1 转速闭环HIL仿真原理第70-71页
        4.5.2 动力涡轮加减速试验第71-73页
        4.5.3 动力涡轮加减载试验第73页
    4.6 本章小结第73-75页
第五章 总结与展望第75-77页
    5.1 总结第75-76页
    5.2 展望第76-77页
参考文献第77-81页
致谢第81-82页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第82页

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