离子压缩机防喘振控制策略的研究及动态模拟
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-14页 |
| ·引言 | 第7页 |
| ·国内外研究现状 | 第7-11页 |
| ·防喘振控制研究现状 | 第7-10页 |
| ·RBF神经网络控制研究现状 | 第10-11页 |
| ·研究的目的和意义 | 第11-12页 |
| ·研究目的 | 第11页 |
| ·研究意义 | 第11-12页 |
| ·研究的主要内容 | 第12页 |
| ·本文的创新点 | 第12-14页 |
| 第2章 离心压缩机喘振特性分析 | 第14-22页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·离心压缩机的基本理论 | 第14-18页 |
| ·离心压缩机的组成及工作原理 | 第14-15页 |
| ·离心压缩机的热力学原理 | 第15-18页 |
| ·离心压缩机的喘振特性 | 第18-21页 |
| ·压缩机的性能曲线 | 第18-19页 |
| ·压缩机的工作点 | 第19页 |
| ·喘振工况 | 第19-20页 |
| ·喘振的影响因素 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 离心压缩机防喘振控制策略的研究 | 第22-31页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·压缩机防喘振系统概述 | 第22-23页 |
| ·压缩机防喘振控制策略 | 第23-30页 |
| ·喘振线的处理 | 第23-24页 |
| ·PI控制 | 第24-27页 |
| ·开环阶跃控制 | 第27-28页 |
| ·特殊微分控制 | 第28-29页 |
| ·其它辅助策略 | 第29-30页 |
| ·控制策略框图 | 第30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 离心压缩机防喘振的RBF-PI控制 | 第31-48页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·RBF神经网络的基本理论 | 第31-39页 |
| ·人工神经网络概述 | 第31-33页 |
| ·RBF网络的基本理论 | 第33-34页 |
| ·RBF网络的学习算法 | 第34-39页 |
| ·离心压缩机的RBF-PI控制 | 第39-47页 |
| ·神经网络控制概述 | 第39页 |
| ·神经网络在控制系统中的作用 | 第39-40页 |
| ·神经网络控制的结构 | 第40-44页 |
| ·离心压缩机的RBF-PI控制设计 | 第44-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 混合仿真平台的搭建 | 第48-59页 |
| ·引言 | 第48页 |
| ·软件简介 | 第48-49页 |
| ·Aspen HYSYS动态模拟简介 | 第48-49页 |
| ·Matlab简介 | 第49页 |
| ·混合仿真平台的搭建 | 第49-57页 |
| ·混合仿真平台搭建的基本原理 | 第49-52页 |
| ·离心压缩机地HYSYS动态模型 | 第52-54页 |
| ·防喘振控制策略的Matlab实现 | 第54-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 第6章 离心压缩机防喘振控制策略的动态模拟 | 第59-75页 |
| ·引言 | 第59页 |
| ·喘振工况的模拟 | 第59-61页 |
| ·防喘振控制策略的模拟 | 第61-73页 |
| ·微分控制对防喘振控制效果的改善 | 第61-63页 |
| ·RBF-PI对防喘振控制效果的改善 | 第63-73页 |
| ·本章小结 | 第73-75页 |
| 第7章 结论及研究展望 | 第75-77页 |
| ·结论 | 第75-76页 |
| ·研究展望 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第82页 |
