| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-26页 |
| 1.1 课题背景 | 第9-10页 |
| 1.2 水轮机调速器应用发展概述 | 第10-13页 |
| 1.2.1 水轮机调速器的发展 | 第10-12页 |
| 1.2.2 微机调速器国内外发展现状 | 第12-13页 |
| 1.3 自动控制理论研究的发展 | 第13-14页 |
| 1.4 控制理论的困难与发展 | 第14-21页 |
| 1.4.1 控制理论面临的困难 | 第15-16页 |
| 1.4.2 智能控制理论的发展 | 第16-17页 |
| 1.4.3 智能控制的功能与特点 | 第17-19页 |
| 1.4.4 智能控制技术在水轮机调节系统中的应用 | 第19-21页 |
| 1.5 水轮机调节系统控制理论的发展 | 第21-24页 |
| 1.6 本文的主要工作 | 第24-26页 |
| 第二章 水轮机调节系统的数学模型及其仿真 | 第26-44页 |
| 2.1 引水系统数学模型 | 第26-28页 |
| 2.1.1 刚性水击引水系统的数学模型 | 第26-27页 |
| 2.1.2 弹性水击引水系统的数学模型 | 第27-28页 |
| 2.2 水轮机数学模型 | 第28-30页 |
| 2.3 水轮发电机组数学模型 | 第30-32页 |
| 2.4 发电机及负载数学模型 | 第32-33页 |
| 2.5 机械液压系统数学模型 | 第33-35页 |
| 2.6 调速器的数学模型 | 第35-36页 |
| 2.7 MATLAB软件包简介 | 第36-38页 |
| 2.8 水轮机调节系统的仿真 | 第38-44页 |
| 2.8.1 水轮机调节系统的数学模型 | 第40-41页 |
| 2.8.2 水轮机调节系统的仿真分析 | 第41-44页 |
| 第三章 基于单神经元自适应控制器的水轮机调节系统 | 第44-56页 |
| 3.1 常规的PID型调节规律 | 第44-46页 |
| 3.2 智能控制策略 | 第46-47页 |
| 3.3 单神经元自适应控制器及其算法 | 第47-50页 |
| 3.3.1 神经元的数学模型 | 第47-48页 |
| 3.3.2 控制算法的实现 | 第48-50页 |
| 3.4 单神经元自适应控制器的应用仿真研究 | 第50-54页 |
| 3.4.1 控制器参数的确定 | 第50-51页 |
| 3.4.2 仿真模型及仿真结果分析 | 第51-54页 |
| 3.5 本章小结 | 第54-56页 |
| 第四章 基于改进遗传算法的自适应水轮机PID调节系统 | 第56-71页 |
| 4.1 遗传算法 | 第56-59页 |
| 4.1.1 概述 | 第56-58页 |
| 4.1.2 遗传算法的基本用语 | 第58-59页 |
| 4.2 基于遗传算法的PID参数优化设计 | 第59-64页 |
| 4.2.1 遗传算法框架 | 第59-62页 |
| 4.2.2 PID设计的改进遗传算法 | 第62-64页 |
| 4.3 基于改进遗传算法的自适应水轮机PID调节系统 | 第64-67页 |
| 4.3.1 硬件结构 | 第64-65页 |
| 4.3.2 软件结构 | 第65-67页 |
| 4.4 改进遗传算法仿真计算及分析 | 第67-71页 |
| 第五章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 5.1 总结 | 第71页 |
| 5.2 展望 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |