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兆瓦级风电机组独立变桨距控制系统研究

摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第一章 绪论第9-16页
   ·课题背景与意义第9-11页
   ·国内外风电行业发展现状与趋势第11-13页
     ·国内风电技术发展第12页
     ·国外风电技术发展第12-13页
   ·风电机组功率调节技术的发展第13-15页
   ·课题研究的主要内容第15-16页
第二章 风电机组的基本原理与建模第16-34页
   ·风力机的空气动力学理论第16-20页
     ·叶素理论第16页
     ·风能计算第16-17页
     ·风能利用系数与贝兹理论第17-20页
   ·风速特性分析第20-21页
     ·风切变效应第20页
     ·塔影效应第20-21页
   ·机组类型与结构组成第21-26页
     ·风电机组分类第21-22页
     ·风电机组结构组成第22-26页
   ·变桨距风电机组运行工况第26-27页
     ·启动运行工况第26-27页
     ·欠功率运行工况第27页
     ·额定功率运行工况第27页
   ·兆瓦级变速变桨距风电机组建模第27-34页
     ·风资源第28-29页
     ·风轮第29页
     ·驱动链第29-30页
     ·发电机第30-31页
     ·变距机构第31页
     ·风电机组仿真第31-34页
第三章 高精度模糊变桨距控制第34-48页
   ·模糊控制的基本概念及原理第34-35页
     ·模糊控制简介第34-35页
     ·模糊控制原理第35页
   ·模糊控制器设计第35-39页
     ·控制器结构的选择第36-37页
     ·模糊化过程的确定第37-38页
     ·确定清晰化过程第38-39页
     ·语言变量论域、量化因子、比例因子的选择第39页
   ·统一变桨距系统二维模糊控制器设计第39-41页
   ·变桨距系统高精度模糊控制器设计第41-45页
   ·统一变桨距控制系统仿真第45-48页
第四章 神经网络-权系数独立变桨距控制第48-69页
   ·神经网络原理与基本概念第48-54页
     ·MP神经元模型第48-49页
     ·感知器神经网络第49-51页
     ·多层前馈神经网络与BP学习算法第51-53页
     ·径向基函数神经网络第53页
     ·神经网络学习算法第53-54页
   ·神经网络控制第54-61页
     ·单神经元自整定PID第55-57页
     ·基于RBFNN辨识的单神经元PID第57-61页
   ·神经网络-权系数分配独立变桨距控制第61-64页
     ·单神经元PID-权系数分配独立变桨距控制第62-63页
     ·RBFNN-PID-权系数分配独立变桨距控制第63-64页
   ·独立变桨距控制系统仿真第64-69页
第五章 结论与展望第69-71页
参考文献第71-74页
在学研究成果第74-75页
致谢第75页

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