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直驱式永磁风电机组变桨距控制技术研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第9-17页
    1.1 课题的研究背景及意义第9-10页
    1.2 课题的研究现状第10-15页
        1.2.1 风电机组的现状第10-11页
        1.2.2 风电机组控制方面的研究现状第11-14页
        1.2.3 变桨距系统研究现状第14页
        1.2.4 变桨距系统研究现状第14-15页
    1.3 本课题主要研究内容第15-17页
第二章 风力发电系统建模与仿真第17-30页
    2.1 永磁直驱式风电机组系统结构第17-18页
    2.2 风力机理论第18-21页
        2.2.1 风机能量转换第18-20页
        2.2.2 风机特性系数第20-21页
    2.3 变桨距控制理论第21-23页
        2.3.1 变桨距控制原理第21-22页
        2.3.2 变桨距控制过程第22-23页
    2.4 风力发电系统建模与仿真第23-29页
        2.4.1 风速模型第23-24页
        2.4.2 风力机模型第24-25页
        2.4.3 传动系统模型第25页
        2.4.4 变桨距执行机构模型第25-26页
        2.4.5 发电机模型第26页
        2.4.6 风力发电变桨距控制系统仿真第26-29页
    2.5 本章小结第29-30页
第三章 基于支持向量机平台的滑模变桨距控制第30-51页
    3.1 变结构控制原理第30-35页
    3.2 滑模变桨距控制器设计第35-40页
    3.3 支持向量机理论第40-46页
        3.3.1 SVM的基本思想第41页
        3.3.2 SVM的分类问题第41-42页
        3.3.3 SVM回归原理第42-46页
    3.4 基于SVM无抖振滑模变桨距控制第46-50页
    3.5 本章小结第50-51页
第四章 基于强化学习补偿的独立变桨距控制第51-69页
    4.1 风力机独立变桨距控制第51-55页
        4.1.1 风速特性分析第52页
        4.1.2 空气动力学分析第52-53页
        4.1.3 独立变桨距控制原理第53-54页
        4.1.4 基于权系数独立变桨距控制第54-55页
    4.2 强化学习理论第55-59页
        4.2.1 基本原理第55-57页
        4.2.2 强化学习基本算法第57-58页
        4.2.3 强化学习的问题及前景第58-59页
    4.3 强化学习动态补偿权系数控制方法第59-68页
        4.3.1 基于RBF神经网络的A-C算法第60-63页
        4.3.2 基于A-C算法的独立变桨距控制系统第63-65页
        4.3.3 控制系统建模第65页
        4.3.4 仿真及结果分析第65-68页
    4.4 本章小结第68-69页
第五章 总结与展望第69-71页
    5.1 总结第69-70页
    5.2 展望第70-71页
参考文献第71-75页
攻读硕士学位期间主要研究成果第75-76页
致谢第76页

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