变速变桨距风力发电机组的滑模变结构控制技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题背景 | 第10-11页 |
| ·风力发电机组的总体结构 | 第11-12页 |
| ·风力发电机组控制技术概述 | 第12-13页 |
| ·风力发电技术的现状 | 第13-14页 |
| ·论文的主要工作 | 第14-16页 |
| 第2章 风力机基本工作原理 | 第16-27页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·风力机的空气动力学特性 | 第16-21页 |
| ·风力机的能量转换过程 | 第16-18页 |
| ·风力机的特性系数 | 第18-19页 |
| ·叶片翼型及受力分析 | 第19-20页 |
| ·风轮的空气动力学 | 第20-21页 |
| ·风力机的功率控制方式 | 第21-22页 |
| ·定桨距失速控制 | 第21-22页 |
| ·变桨距控制 | 第22页 |
| ·主动失速控制 | 第22页 |
| ·变速恒频风力发电技术 | 第22-26页 |
| ·变速变桨距风力发电机组的运行状态 | 第22-23页 |
| ·风力机变桨距控制原理 | 第23-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 变速变桨距风力发电机组的动态建模及特性 | 第27-35页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·风速模型 | 第27-30页 |
| ·组合式风速模型 | 第27-28页 |
| ·基于统计学的风速 | 第28-29页 |
| ·简化风速模型 | 第29-30页 |
| ·风轮模型 | 第30-31页 |
| ·传动机构模型 | 第31-32页 |
| ·机组机构动力学 | 第32页 |
| ·发电机模型 | 第32-33页 |
| ·变桨距执行机构模型 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于模糊滑模变结构控制技术的桨距角控制 | 第35-56页 |
| ·模糊控制概述 | 第35-42页 |
| ·模糊控制基本概念 | 第35页 |
| ·模糊控制的数学基础 | 第35-36页 |
| ·模糊控制的基本原理 | 第36-38页 |
| ·模糊控制器的设计 | 第38-42页 |
| ·滑模变结构控制 | 第42-46页 |
| ·滑动模态定义及数学表达 | 第42-43页 |
| ·滑模变结构控制的定义 | 第43页 |
| ·滑动模态的鲁棒性 | 第43-44页 |
| ·滑模变结构控制的其他问题 | 第44-46页 |
| ·模糊滑模控制器 | 第46-49页 |
| ·基本原理 | 第46页 |
| ·模糊滑模控制器的设计 | 第46-49页 |
| ·风力发电机组模型 | 第49-51页 |
| ·风轮气动特性 | 第49页 |
| ·传动系统动态特性 | 第49-50页 |
| ·发电机动态特性 | 第50-51页 |
| ·仿真分析 | 第51-54页 |
| ·仿真 | 第51页 |
| ·阵风响应 | 第51-52页 |
| ·阶跃风响应 | 第52-53页 |
| ·随机风响应 | 第53-54页 |
| ·仿真结果分析 | 第54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第5章 风力发电机组的神经网络滑模变结构控制 | 第56-70页 |
| ·神经网络基本原理 | 第56-60页 |
| ·人工神经网络概述 | 第56页 |
| ·神经网络的特点 | 第56-57页 |
| ·神经元及其特性 | 第57-58页 |
| ·神经网络的基本类型 | 第58-59页 |
| ·神经网络的学习算法 | 第59页 |
| ·人工神经网络模型 | 第59-60页 |
| ·RBF神经网络基本原理 | 第60-64页 |
| ·RBF神经网络的数学基础 | 第61-62页 |
| ·RBF神经网络 | 第62-63页 |
| ·RBF网络的学习算法 | 第63-64页 |
| ·神经网络滑模变结构控制器的设计 | 第64-66页 |
| ·RBF网络设计 | 第64页 |
| ·RBF滑模变结构控制器设计 | 第64-66页 |
| ·仿真和分析 | 第66-68页 |
| ·阶跃风响应 | 第66-67页 |
| ·随机风响应 | 第67-68页 |
| ·仿真结果分析 | 第68页 |
| ·本章小结 | 第68-70页 |
| 第6章 结论 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第77-78页 |
