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同步发电机励磁系统的智能控制方法研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第一章 绪论第9-14页
   ·本课题研究的意义第9-10页
   ·国内外研究现状和发展动态第10-12页
     ·线性单变量励磁控制方法第10-11页
     ·线性多变量励磁控制方法第11页
     ·非线性多变量励磁控制方法第11页
     ·智能励磁控制方法第11-12页
   ·励磁控制发展趋势第12页
   ·本文主要研究内容第12-14页
     ·论文结构第12-13页
     ·实施方案第13-14页
第二章 同步发电机励磁系统数学模型的建立第14-26页
   ·同步发电机励磁系统理论第14-17页
     ·同步发电机励磁系统概述第14页
     ·结构状态监测实现过程第14-15页
     ·同步发电机励磁控制系统的任务第15-16页
     ·励磁调节器的主要任务第16-17页
   ·励磁功率单元的数学模型第17-20页
     ·直流励磁机励磁功率单元数学模型第17-18页
     ·交流励磁机的数学模型第18-19页
     ·自并励静止励磁系统功率单元数学模型第19-20页
   ·电压测量与电流补偿部分数学模型第20-21页
     ·电压测量与电流补偿部分模型第20-21页
     ·调差补偿电路第21页
     ·滤波整流电路第21页
   ·励磁调节器(AVR)数学模型第21-24页
     ·综合放大控制单元第21-22页
     ·转子软反馈单元第22页
     ·PID 和软反馈校正第22-23页
     ·误差放大单元模型第23页
     ·功率放大单元模型及参数第23-24页
   ·实际运用中的说明第24-25页
   ·本章小结第25-26页
第三章 粒子群优化算法优化 PID 参数第26-44页
   ·PID 励磁控制方法第26-28页
     ·PID 励磁控制的基本原理第26-27页
     ·常规 PID 控制器设计第27-28页
     ·参数整定第28页
   ·粒子群优化算法的基本原理第28-30页
     ·概述第28页
     ·基本原理第28-30页
     ·粒子群优化算法的主要特点第30页
   ·PSO 算法参数的设置及算法流程第30-32页
     ·需要调节的参数及其经验设置第30-31页
     ·粒子群优化算法的流程图第31-32页
     ·目标函数的确定第32页
   ·PSO 优化仿真第32-35页
   ·改进的粒子群优化算法第35-38页
     ·惯性权重法第35-36页
     ·具有时变加速因子的自组织粒子群法第36页
     ·空间领域法第36-38页
     ·算法流程第38页
   ·改进型 PSO 优化仿真第38-43页
     ·PSO 学习因子对寻优的影响第38-40页
     ·典型线性惯性权重策略第40-41页
     ·线性微分递减策略第41-42页
     ·改进型 PSO 参数优化第42-43页
   ·本章小结第43-44页
第四章 模糊 PID 控制系统第44-57页
   ·模糊控制的基本原理第44-46页
   ·模糊 PID 控制第46-50页
     ·PID 参数模糊自整定控制器的设计思想第47-48页
     ·各变量隶属度函数的确定第48-50页
   ·模糊控制器设计第50-54页
     ·FIS 编辑器第50-52页
     ·隶属函数第52-53页
     ·建立模糊规则表第53-54页
   ·自适应模糊 PID 控制的分析及比较第54-56页
     ·隶属函数类型第54-55页
     ·模糊规则对控制影响的分析第55-56页
   ·本章小结第56-57页
第五章 基于 PSO 算法的模糊自适应 PID 控制仿真第57-65页
   ·模糊自适应 PID 系统的 MATLAB 仿真第57-58页
   ·改进型 PSO 对 PID 初始参数的选择第58-60页
   ·模糊自适应 PID 励磁控制原理第60-64页
   ·本章小结第64-65页
第六章 总结与展望第65-66页
致谢第66-67页
参考文献第67-70页
在学校期间发表的论文和取得的学术成果第70页

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