| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 1 绪论 | 第9-18页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| ·课题的研究现状 | 第10-16页 |
| ·发电机组励磁控制 | 第10-12页 |
| ·发电机组汽门控制 | 第12-13页 |
| ·发电机组励磁与汽门协调控制 | 第13-16页 |
| ·模糊神经网络在发电机组控制中的应用 | 第16页 |
| ·论文所做的工作 | 第16-18页 |
| 2 发电机组线性最优励磁与汽门协调控制器的设计 | 第18-31页 |
| ·与无穷大系统并联运行的发电机组数学模型 | 第18-20页 |
| ·发电机数学模型 | 第18-19页 |
| ·励磁系统数学模型 | 第19-20页 |
| ·蒸汽调节系统数学模型 | 第20页 |
| ·线性最优控制理论基础 | 第20-21页 |
| ·二次型性能指标 | 第20-21页 |
| ·线性常系数最优控制系统的设计方法和步骤 | 第21页 |
| ·最优励磁与汽门协调控制器的设计 | 第21-24页 |
| ·单机无穷大输电系统的状态空间方程 | 第22-23页 |
| ·二次型性能指标 | 第23页 |
| ·最优控制量的求解 | 第23-24页 |
| ·最优励磁与汽门协调控制器仿真 | 第24-29页 |
| ·最优励磁与汽门协调控制器的建立 | 第24-26页 |
| ·仿真模型的搭建 | 第26-27页 |
| ·仿真结果及分析 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 3 模糊神经网络控制及其学习算法研究 | 第31-42页 |
| ·人工神经网络 | 第31-34页 |
| ·人工神经元模型 | 第31-32页 |
| ·神经网络类型和学习算法 | 第32页 |
| ·神经网络工作方式 | 第32-33页 |
| ·神经网络控制 | 第33-34页 |
| ·模糊控制基本理论 | 第34-37页 |
| ·模糊概念与模糊集合 | 第34-35页 |
| ·模糊逻辑推理 | 第35-36页 |
| ·模糊控制器原理 | 第36页 |
| ·模糊控制器的设计步骤 | 第36-37页 |
| ·模糊控制与神经网络的融合 | 第37-41页 |
| ·模糊神经网络概述 | 第37-38页 |
| ·模糊神经网络结构 | 第38-39页 |
| ·模糊神经网络学习算法 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 4 基于模糊神经网络的发电机组励磁与汽门协调控制器设计 | 第42-65页 |
| ·发电机组励磁与汽门协调控制器结构 | 第42-43页 |
| ·发电机组励磁与汽门协调控制器的模糊神经网络组成 | 第43-45页 |
| ·协调控制器的模糊推理规则 | 第45-50页 |
| ·协调控制器的训练 | 第50-53页 |
| ·仿真结果及分析 | 第53-64页 |
| ·静态稳定性分析 | 第57-59页 |
| ·暂态稳定性分析 | 第59-63页 |
| ·仿真结果分析 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 5 总结及展望 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 附录 | 第72页 |