调水工程水力控制模型及神经网络理论的应用
| 第一章 绪论 | 第1-10页 |
| ·研究调水工程水力控制的意义 | 第6-7页 |
| ·调水工程水力控制研究的现状 | 第7-8页 |
| ·本文的研究目的及主要内容 | 第8-10页 |
| 第二章 明渠系统线性化数学模型 | 第10-23页 |
| ·基本数学模型 | 第10-11页 |
| ·非线性数学模型的线性化 | 第11-13页 |
| ·线性化模型的常微分形式 | 第13-14页 |
| ·简单边界条件 | 第14-15页 |
| ·线性化数学模型的状态空间法 | 第15-18页 |
| ·应用实例及结果分析 | 第18-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 管道水击的数学模型 | 第23-31页 |
| ·基本方程 | 第23页 |
| ·弹性水击方程的线性化模型 | 第23-29页 |
| ·基本方程线性化 | 第23-25页 |
| ·拉普拉斯变换 | 第25-26页 |
| ·传递函数 | 第26-29页 |
| ·方块图 | 第29页 |
| ·刚性水击方程的线性化模型 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 水泵系统数学模型 | 第31-38页 |
| ·水泵特性数学模型 | 第31-34页 |
| ·水泵机组转动方程 | 第31-32页 |
| ·水泵水头平衡方程 | 第32页 |
| ·水泵的扬程和力矩方程 | 第32-33页 |
| ·水泵系统方块图 | 第33-34页 |
| ·进水前池的数学模型 | 第34-36页 |
| ·进水前池基本方程 | 第34-35页 |
| ·线性化模型 | 第35-36页 |
| ·水泵系统方块图 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第五章 变速泵调节的数学模型 | 第38-48页 |
| ·同步电机调速模型 | 第38-40页 |
| ·变速泵调节模型 | 第40-45页 |
| ·变速泵控制前池的自动调节原理 | 第40-42页 |
| ·水位PID调节器的数学模型 | 第42-43页 |
| ·转速PID调节器的数学模型 | 第43-44页 |
| ·调速限制器和电流限制器的数学模型 | 第44-45页 |
| ·调节对象的方块图 | 第45页 |
| ·本章小结 | 第45-48页 |
| 第六章 面向对象的可视化仿真 | 第48-64页 |
| ·面向对象的可视化仿真平台 | 第48-51页 |
| ·SIMULINK平台下的面向对象可视化仿真模型 | 第51-54页 |
| ·仿真实例及结果分析 | 第54-62页 |
| ·PID调速器的质量参数 | 第54-55页 |
| ·水位PID调节器参数对水力控制的影响 | 第55-59页 |
| ·管道长度变化对水力控制的影响 | 第59-60页 |
| ·管道水击对水力控制的影响 | 第60-61页 |
| ·变速泵控制调节对明渠水力瞬变的影响 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-64页 |
| 第七章 人工神经网络在调水工程水力控制中的应用 | 第64-76页 |
| ·神经网络的选择和RBF神经网络原理 | 第65-67页 |
| ·神经网络的比较选择 | 第65页 |
| ·RBF神经网络的基本原理 | 第65-67页 |
| ·RBF神经网络在明渠水力控制仿真中的应用 | 第67-71页 |
| ·RBF网络整定变速泵水位PID调节器 | 第71-75页 |
| ·RBF网络PID整定原理 | 第71-73页 |
| ·PID整定的实例分析 | 第73-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 第八章 总结和展望 | 第76-79页 |
| ·本文总结 | 第76-77页 |
| ·前景展望 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-82页 |
| 致谢 | 第82页 |
