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随机分布控制理论在非高斯系统中的应用研究

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第9-15页
    1.1 选题背景及意义第9-10页
    1.2 随机分布控制理论的国内外研究现状第10-13页
        1.2.1 基于模型的随机分布控制第10-12页
        1.2.2 基于数据驱动的随机分布控制第12-13页
    1.3 本文主要研究内容第13-15页
第2章 风能转换系统的建模第15-27页
    2.1 引言第15-16页
    2.2 风力机子系统第16-17页
    2.3 传动子系统第17-19页
        2.3.1 柔性传动第18页
        2.3.2 刚性传动第18-19页
    2.4 桨距子系统第19-20页
    2.5 发电机子系统第20-21页
    2.6 风能转换系统整体模型第21-24页
        2.6.1 低风速下风能转换系统模型第21-23页
        2.6.2 高风速下风能转换系统模型第23-24页
    2.7 组合风速模型第24-26页
        2.7.1 基本风速模型第24页
        2.7.2 阵风模型第24-25页
        2.7.3 渐变风模型第25页
        2.7.4 随机风模型第25页
        2.7.5 组合风模型仿真第25-26页
    2.8 本章小结第26-27页
第3章 基于生存信息势的风能转换系统控制第27-38页
    3.1 引言第27页
    3.2 控制问题描述第27-28页
    3.3 基于SIP的控制器设计第28-32页
        3.3.1 性能指标第28-31页
        3.3.2 跟踪误差的经验SIP第31-32页
        3.3.3 最优控制律第32页
    3.4 仿真结果第32-37页
    3.5 本章小结第37-38页
第4章 基于RBF神经网络的风能转换系统控制第38-51页
    4.1 引言第38页
    4.2 控制问题描述第38-39页
    4.3 基于RBF神经网络的系统辨识第39-42页
        4.3.1 性能指标第39-40页
        4.3.2 RBF神经网络辨识第40-42页
    4.4 基于RBF神经网络的PID自校正控制第42-44页
        4.4.1 性能指标第42页
        4.4.2 基于RBF神经网络的PID自校正控制第42-44页
    4.5 应用实例第44-50页
    4.6 本章小结第50-51页
第5章 基于互熵滤波器的传感器故障诊断第51-63页
    5.1 引言第51页
    5.2 系统模型和滤波器设计第51-52页
    5.3 互熵滤波器设计第52-54页
        5.3.1 性能指标第52-53页
        5.3.2 最优滤波器增益求解第53-54页
    5.4 传感器故障检测和诊断第54-56页
    5.5 仿真验证第56-62页
        5.5.1 健康系统仿真第57-60页
        5.5.2 故障系统仿真第60-62页
    5.6 本章小结第62-63页
第6章 结论与展望第63-65页
参考文献第65-70页
攻读硕士学位期间发表的论文第70-71页
致谢第71页

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