| 第一章 绪论 | 第8-20页 |
| 1.1 本课题研究的意义和现状 | 第8-12页 |
| 1.2 模糊理论及其在电力系统中的应用 | 第12-14页 |
| 1.3 人工神经网络及其在电力系统中的应用 | 第14-16页 |
| 1.4 模糊系统与神经网络的融合 | 第16-17页 |
| 1.5 遗传算法优化 | 第17页 |
| 1.6 本文的主要工作 | 第17-20页 |
| 第二章 同步发电机励磁调节原理及其数学模型 | 第20-30页 |
| 2.1 概述 | 第20-23页 |
| 2.1.1 同步发电机励磁控制系统的任务 | 第21-23页 |
| 2.1.2 对励磁控制器的基本要求 | 第23页 |
| 2.2 数字式自动电压调节器 | 第23-25页 |
| 2.3 与无穷大系统并联运行的同步发电机的基本方程组 | 第25-28页 |
| 2.4 励磁控制系统的动态特性及其对电力系统稳定的影响 | 第28-30页 |
| 第三章 基于模糊逻辑的发电机励磁控制器的设计 | 第30-44页 |
| 3.1 概述 | 第30-31页 |
| 3.2 同步发电机模糊式励磁控制器的设计 | 第31-43页 |
| 3.2.1 模糊控制的基本原理 | 第31页 |
| 3.2.2 模糊式励磁控制器的结构及控制参数的确定 | 第31-39页 |
| 3.2.3 模糊式励磁控制器的仿真结果及分析 | 第39-43页 |
| 3.3 结论 | 第43-44页 |
| 第四章 基于模糊神经网络的励磁控制器的设计 | 第44-57页 |
| 4.1 概述 | 第44-46页 |
| 4.1.1 神经网络及其应用 | 第44-45页 |
| 4.1.2 模糊神经网络及其应用 | 第45-46页 |
| 4.2 基于模糊神经网络的励磁控制器的设计 | 第46-47页 |
| 4.2.1 基于F-NN励磁控制系统的总体结构 | 第46-47页 |
| 4.3 F-NN励磁控制器的设计 | 第47-54页 |
| 4.3.1 数据的预处理和模糊化处理 | 第47-48页 |
| 4.3.2 F-NN处理单元的控制策略及实现 | 第48-53页 |
| 4.3.3 输出量的反模糊化 | 第53页 |
| 4.3.4 基于F-NN励磁控制系统的程序实现 | 第53-54页 |
| 4.4 基于F-NN励磁控制系统的数字仿真 | 第54-55页 |
| 4.5 结论 | 第55-57页 |
| 第五章 基于遗传优化算法的模糊神经网络励磁控制器的设计 | 第57-70页 |
| 5.1 概述 | 第57-58页 |
| 5.2 基于遗传优化算法的模糊神经网络励磁控制器的设计 | 第58-67页 |
| 5.2.1 基于遗传优化算法的模糊神经网络励磁控制器的结构 | 第58-60页 |
| 5.2.2 设计寻优参数和参数编码 | 第60-62页 |
| 5.2.3 适应度函数的选取 | 第62-63页 |
| 5.2.4 优化过程 | 第63-65页 |
| 5.2.5 基于遗传优化算法的模糊神经网络励磁控制器的执行过程 | 第65-67页 |
| 5.3 仿真分析 | 第67-69页 |
| 5.4 结论 | 第69-70页 |
| 第六章 结 论 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-77页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78页 |
