| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 符号说明 | 第7-11页 |
| 1 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 引言 | 第11-12页 |
| 1.2 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.3 水轮机调速器控制策略概述 | 第13-14页 |
| 1.4 控制策略的选取 | 第14-15页 |
| 1.5 本文的研究内容 | 第15-17页 |
| 2 智能PID控制的理论基础 | 第17-35页 |
| 2.1 常规PID控制 | 第17-21页 |
| 2.1.1 常规PID控制规律 | 第17-18页 |
| 2.1.2 数字PID | 第18-20页 |
| 2.1.3 常规PID控制器参数整定 | 第20-21页 |
| 2.2 基于BP神经网络PID控制 | 第21-26页 |
| 2.2.1 BP神经网络的基本原理 | 第21-23页 |
| 2.2.2 BP神经网络学习方法 | 第23-24页 |
| 2.2.3 BP神经网络PID控制结构及计算步骤 | 第24-26页 |
| 2.3 主成份-BP神经网络-PID控制 | 第26-27页 |
| 2.3.1 主成份分析 | 第26-27页 |
| 2.3.2 主成份-BP神经网络PID算法 | 第27页 |
| 2.4 模糊PID控制 | 第27-34页 |
| 2.4.1 模糊理论基础 | 第27-32页 |
| 2.4.2 模糊PID控制结构及算法 | 第32-34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 3 混流式水轮发电机组调节系统结构及模型建立 | 第35-47页 |
| 3.1 混流式水轮机及引水系统数学模型的建立 | 第36-41页 |
| 3.1.1 压力引水系统数学模型 | 第36-37页 |
| 3.1.2 水轮机系统数学模型 | 第37-40页 |
| 3.1.3 水轮机及引水系统的数学模型 | 第40-41页 |
| 3.2 发电机及负载数学模型的建立 | 第41-42页 |
| 3.3 水轮机调速器数学模型的建立 | 第42-45页 |
| 3.3.1 微机调速器PID调节模型 | 第42-43页 |
| 3.3.2 电液随动系统数学模型 | 第43-45页 |
| 3.4 水轮机调速系统数学模型的建立 | 第45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-47页 |
| 4 水轮机调节系统的仿真实例分析 | 第47-71页 |
| 4.1 试验仿真平台概述 | 第47页 |
| 4.2 某水电站水轮机组基本参数 | 第47-48页 |
| 4.3 选取水轮机的运行工况点并求取水轮机的传递系数 | 第48-49页 |
| 4.3.1 水轮机运行工况点的选取 | 第48页 |
| 4.3.2 水轮机传递系数的求取 | 第48-49页 |
| 4.4 PID控制参数初始值的整定 | 第49-51页 |
| 4.5 仿真模型的建立 | 第51-55页 |
| 4.5.1 仿真模型的建立 | 第51-52页 |
| 4.5.2 MATLAB中自适应的模糊PID控制器的构建 | 第52-55页 |
| 4.5.3 BP神经网络PID控制补偿办法 | 第55页 |
| 4.6 水轮机调节系统的仿真研究 | 第55-69页 |
| 4.6.1 额定工况点仿真 | 第55-68页 |
| 4.6.2 限制工况点仿真 | 第68-69页 |
| 4.7 本章小结 | 第69-71页 |
| 5 总结与展望 | 第71-73页 |
| 5.1 总结 | 第71页 |
| 5.2 研究不足及展望 | 第71-73页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目及发表的学术论文 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-79页 |