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非线性模型预测控制及其在发电过程控制中的应用

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第1章 绪论第15-30页
    1.1 非线性模型预测控制存在的固有问题第15-16页
    1.2 非线性模型预测控制的研究方法第16-21页
        1.2.1 “精确优化”与“近似优化”第16-18页
        1.2.2 非线性模型预测控制有效工具---模糊控制、神经网络、多模型控制第18-20页
        1.2.3 非线性模型预测控制的稳定性问题第20-21页
    1.3 大机组、新能源发电过程非线性模型预测控制第21-29页
        1.3.1 大机组发电过程全局优化非线性模型预测控制第22-25页
        1.3.2 新能源发电过程高效非线性模型预测控制第25-26页
        1.3.3 大机组、新能源发电过程控制研究现状第26-29页
    1.4 本文的主要工作第29-30页
第2章 非线性模型预测控制的理论基础—非线性约束优化方法第30-52页
    2.1 无约束优化第30-36页
        2.1.1 解析法第31-35页
        2.1.2 直接法第35-36页
        2.1.3 Matlab求函数的极小值第36页
    2.2 带等式约束优化第36-38页
    2.3 带不等式约束优化问题第38-51页
        2.3.1 线性规划(LP)第39-40页
        2.3.2 二次规划(QP)第40页
        2.3.3 序列二次规划(SQP)第40-43页
        2.3.4 罚函数法第43-49页
        2.3.5 卡罗需-库恩-塔克(KKT)条件第49-51页
    2.4 本章小结第51-52页
第3章 基于输入输出反馈线性化的非线性模型预测控制第52-68页
    3.1 输入-输出反馈线性化(INPUT/OUTPUT FEEDBACK LINEARIZATION)第52-57页
        3.1.1 单入单出系统输入-输出反馈线性化第52-53页
        3.1.2 多入多出系统输入-输出反馈线性化第53-57页
    3.2 线性控制结构第57-59页
    3.3 约束处理第59-63页
        3.3.1 非线性约束的展开第60页
        3.3.2 迭代QP算法第60-61页
        3.3.3 约束线性化第61-62页
        3.3.4 算法步骤第62-63页
    3.4 仿真结果第63-67页
        3.4.1 数字例子第63-65页
        3.4.2 搅拌反应器第65-67页
    3.5 本章小结第67-68页
第4章 新能源电力系统快速过程的高效非线性模型预测控制第68-102页
    4.1 双馈风力发电机组的非线性模型预测控制第68-86页
        4.1.1 双馈风力发电机组控制的背景第68-69页
        4.1.2 双馈风力发电机的非线性模型第69-72页
        4.1.3 基于输入输出反馈线性化的双馈电机预测控制策略第72-76页
        4.1.4 仿真结果第76-86页
        4.1.5 结论第86页
    4.2 永磁同步电机高效非线性模型预测控制第86-101页
        4.2.1 永磁同步电机控制背景第86-87页
        4.2.2 PMSM非线性模型建立第87-89页
        4.2.3 PMSM状态反馈线性化第89-90页
        4.2.4 PMSM的约束模型预测控制策略第90-94页
        4.2.5 仿真结果第94-100页
        4.2.6 结论第100-101页
    4.3 本章小结第101-102页
第5章 超超临界机组的分级非线性模型预测协调控制第102-124页
    5.1 研究背景第102-103页
    5.2 超超临界机组的控制问题第103-105页
    5.3 USC系统的分级非线性预测控制第105-112页
        5.3.1 模糊神经网络(NFN)建模第105-108页
        5.3.2 上层优化:非线性带约束预测控制第108-112页
    5.4 仿真结果第112-123页
    5.5 结论第123-124页
第6章 结论与展望第124-125页
参考文献第125-138页
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果第138-140页
攻读博士学位期间参加的科研工作第140-141页
致谢第141-142页
作者简介第142页

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