水电机组模型辨识和控制参数优化研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| ·选题背景及意义 | 第9-11页 |
| ·水轮机调速器的发展 | 第11-12页 |
| ·水电机组控制策略研究现状与发展趋势 | 第12-13页 |
| ·智能控制在水电机组辨识与控制中的应用 | 第13-19页 |
| ·模糊控制理论 | 第13-15页 |
| ·神经网络理论 | 第15-16页 |
| ·智能优化算法理论 | 第16-19页 |
| 第二章 基于神经网络水电机组模型辨识 | 第19-35页 |
| ·水电机组数学模型分析 | 第19-23页 |
| ·随动系统数学模型 | 第19-20页 |
| ·引水系统数学模型 | 第20页 |
| ·水轮机系统数学模型 | 第20-21页 |
| ·发电机系统数学模型 | 第21页 |
| ·水电机组离散化模型 | 第21-23页 |
| ·水电机组模型辨识 | 第23-35页 |
| ·基于BP神经网络的建模和辨识方法 | 第23-28页 |
| ·基于RBF网络建模和辨识方法 | 第28-34页 |
| ·两种网络的对比 | 第34-35页 |
| 第三章 神经网络优化PID控制参数研究 | 第35-43页 |
| ·引言 | 第35-36页 |
| ·基于BP-PID算法的控制器设计 | 第36-39页 |
| ·BP-PID控制器结构分析 | 第36-37页 |
| ·BP-PID算法分析 | 第37-38页 |
| ·控制器参数选取 | 第38-39页 |
| ·基于RBF-PID算法的控制器设计 | 第39-42页 |
| ·RBF-PID控制器结构分析 | 第39-40页 |
| ·RBF-PID算法分析 | 第40-41页 |
| ·仿真结果 | 第41-42页 |
| ·两种网络的对比 | 第42-43页 |
| 第四章 水电机组模糊控制 | 第43-50页 |
| ·基本模糊控制概述 | 第43-45页 |
| ·基本模糊控制器结构 | 第43-45页 |
| ·基本模糊控制器存在的问题 | 第45页 |
| ·改进的模糊控制 | 第45-50页 |
| ·含有性能指标的PD控制器 | 第45-47页 |
| ·Fuzzy-PID控制器 | 第47-50页 |
| 第五章 总结与展望 | 第50-52页 |
| ·总结 | 第50页 |
| ·展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
