| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-17页 |
| ·神经网络发展状况 | 第6-7页 |
| ·人工神经网络在控制领域的研究 | 第7-8页 |
| ·水轮发电机组控制的概述 | 第8-11页 |
| ·水轮机调速器概述 | 第8-9页 |
| ·微机调速器国内外发展现状 | 第9页 |
| ·微机调速器控制策略概述 | 第9-11页 |
| ·水轮发电机组建模的研究 | 第11-12页 |
| ·系统建模概述 | 第11-12页 |
| ·水轮发电机组建模的要求 | 第12页 |
| ·水轮发电机组仿真的研究 | 第12-15页 |
| ·计算机仿真概况 | 第12-14页 |
| ·水轮发电机组仿真的现状 | 第14页 |
| ·调速系统在水电运行系统中的作用 | 第14-15页 |
| ·本课题的主要工作 | 第15-17页 |
| 第二章 神经网络控制理论基础 | 第17-23页 |
| ·神经网络控制概述 | 第17页 |
| ·神经网络中的神经元模型 | 第17-19页 |
| ·神经网络模型及学习算法 | 第19-20页 |
| ·神经网络控制结构 | 第20-23页 |
| 第三章 水轮发电机组调速系统模型的建立 | 第23-49页 |
| ·水轮机调速系统原理与模型 | 第23-27页 |
| ·水轮机调节的任务 | 第23-24页 |
| ·水轮机调节系统的特点 | 第24-25页 |
| ·水轮机调速器系统结构 | 第25-26页 |
| ·水轮机调速器的分类与发展 | 第26-27页 |
| ·水轮机调速系统模型的建立 | 第27-48页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·水轮机调速器的数学模型 | 第27-36页 |
| ·水轮机调节对象的数学模型 | 第36-47页 |
| ·水轮机调速系统的数学模型 | 第47-48页 |
| ·水轮机调速系统模型存在的问题 | 第48-49页 |
| 第四章 水轮发电机组神经网络控制 | 第49-56页 |
| ·神经网络技术应用概述 | 第49页 |
| ·水轮发电机组神经网络控制原理 | 第49-50页 |
| ·神经网络模型的选取 | 第49页 |
| ·BP网络的结构及原理 | 第49-50页 |
| ·水轮发电机组控制的神经网络模型 | 第50-52页 |
| ·输入节点和输出节点的选取 | 第50页 |
| ·网络层数和各层节点数的选取 | 第50-51页 |
| ·神经网络模型的结构 | 第51页 |
| ·神经元传递函数的选取 | 第51页 |
| ·网络初始权值的选取 | 第51页 |
| ·学习速率的选取 | 第51-52页 |
| ·期望误差的选取 | 第52页 |
| ·BP网络的训练及BP算法的改进 | 第52-53页 |
| ·BP网络的训练 | 第52页 |
| ·BP算法存在的缺陷 | 第52-53页 |
| ·BP算法的改进 | 第53页 |
| ·水轮发电机组的神经网络控制 | 第53-56页 |
| ·神经网络控制结构 | 第53-54页 |
| ·神经网络控制器 | 第54页 |
| ·网络的学习算法 | 第54-55页 |
| ·计算步骤 | 第55-56页 |
| 第五章 基于神经网络控制的水轮机调速系统运行测试与仿真 | 第56-63页 |
| ·概述 | 第56页 |
| ·仿真工具的选择 | 第56-57页 |
| ·静态特性分析 | 第57-60页 |
| ·水轮机调速器的静态特性 | 第57-59页 |
| ·水轮机调速系统的静态特性 | 第59-60页 |
| ·动态特性分析 | 第60-63页 |
| 结论 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第68页 |