| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 目次 | 第8-10页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| ·课题研究背景 | 第10-12页 |
| ·课题研究意义 | 第12-13页 |
| ·励磁控制系统的发展现状及趋势 | 第13-16页 |
| ·古典式励磁控制 | 第13-14页 |
| ·强励式励磁控制 | 第14页 |
| ·线性最优励磁控制 | 第14-15页 |
| ·非线性励磁控制 | 第15页 |
| ·自适应励磁控制 | 第15页 |
| ·智能励磁控制 | 第15-16页 |
| ·本课题研究内容及所做的工作 | 第16-18页 |
| 2 燃气发电机励磁控制系统分析与建模 | 第18-25页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·燃气发电机励磁系统的工作原理 | 第18-19页 |
| ·燃气发电机励磁系统的控制任务 | 第19页 |
| ·燃气发电机励磁系统特性 | 第19-21页 |
| ·静态特性 | 第19-20页 |
| ·动态特性 | 第20-21页 |
| ·燃气发电机励磁系统建模 | 第21-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 3 励磁控制器设计理论基础 | 第25-36页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·变精度粗糙集理论基础 | 第25-27页 |
| ·VPRS的定义 | 第26页 |
| ·变精度粗糙集的β-约简 | 第26-27页 |
| ·基于人工鱼群算法的连续属性离散化 | 第27-29页 |
| ·人工鱼群算法 | 第28-29页 |
| ·基于人工鱼群算法的离散化流程 | 第29页 |
| ·RBF神经网络理论 | 第29-31页 |
| ·径向基函数 | 第29-30页 |
| ·RBF网络工作原理 | 第30-31页 |
| ·实例分析 | 第31-35页 |
| ·变精度粗糙规则的提取 | 第32-34页 |
| ·RBF网络与一般神经网络的比较 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 4 基于VPRS-RBF神经网络的PID励磁控制器设计 | 第36-44页 |
| ·引言 | 第36页 |
| ·VPRS与RBF神经网络的集成 | 第36-38页 |
| ·VPRS-RBF神经网络PID励磁控制系统的总体设计 | 第38页 |
| ·燃气发电机智能励磁控制器的设计 | 第38-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 5 燃气发电机智能励磁系统的MATLAB仿真 | 第44-51页 |
| ·燃气发电机励磁控制系统仿真模型 | 第44-46页 |
| ·线性系统仿真 | 第44-45页 |
| ·非线性系统仿真 | 第45-46页 |
| ·仿真结果及分析 | 第46-50页 |
| ·起励试验 | 第46-48页 |
| ·初始扰动试验 | 第48-49页 |
| ·三相短路故障试验 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 6 总结与展望 | 第51-52页 |
| ·本文的总结 | 第51页 |
| ·下一步工作展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |