| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| CONTENTS | 第10-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-18页 |
| 1.1 研究背景与研究意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状及评述 | 第14-17页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第17-18页 |
| 第二章 调速系统工作原理与建模 | 第18-31页 |
| 2.1 调速系统的工作原理 | 第18-19页 |
| 2.2 原动机数学模型 | 第19-23页 |
| 2.2.1 汽轮机数学模型 | 第19-21页 |
| 2.2.2 水轮机数学模型 | 第21-23页 |
| 2.3 典型调速器数学模型 | 第23-28页 |
| 2.3.1 汽轮机调速器数学模型 | 第23-26页 |
| 2.3.2 水轮机调速器数学模型 | 第26-28页 |
| 2.4 BPA程序中调速系统典型数学模型 | 第28-30页 |
| 2.4.1 同步电机调节系统模型 | 第28-29页 |
| 2.4.2 同步电机执行机构模型 | 第29-30页 |
| 2.4.3 原动机模型 | 第30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 递推最小二乘算法和粒子群优化算法的基本原理 | 第31-40页 |
| 3.1 辨识的最小二乘法 | 第31-34页 |
| 3.2 粒子群算法 | 第34-39页 |
| 3.2.1 基本粒子群算法的原理 | 第34-36页 |
| 3.2.2 粒子群算法的优化 | 第36-38页 |
| 3.2.3 基本粒子群算法流程 | 第38-39页 |
| 3.3 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 调速系统参数辨识的现场试验方法 | 第40-49页 |
| 4.1 汽轮机调节系统模型参数的获取 | 第41-43页 |
| 4.2 执行机构模型参数的获取 | 第43-45页 |
| 4.3 汽轮机模型参数的计算 | 第45-47页 |
| 4.4 整体闭环控制试验 | 第47-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 基于递推最小二乘算法和粒子群优化算法的调速系统参数辨识 | 第49-72页 |
| 5.1 系统辨识的原理和方法 | 第49-51页 |
| 5.2 调速系统待辨识参数选择 | 第51-55页 |
| 5.3 基于粒子群优化算法的调速系统参数辨识 | 第55-56页 |
| 5.3.1 粒子群优化算法的调速系统参数辨识的基本原理 | 第55页 |
| 5.3.2 粒子群优化算法调速系统参数辨识的基本步骤 | 第55-56页 |
| 5.4 基于递推最小二乘法调速系统参数辨识的基本步骤 | 第56-57页 |
| 5.5 汽轮机调速系统参数辨识实例 | 第57-65页 |
| 5.5.1 汽轮机调速系统参数辨识 | 第58-64页 |
| 5.5.2 参数辨识结果整体校核 | 第64-65页 |
| 5.6 水轮机调速系统参数辨识实例 | 第65-71页 |
| 5.6.1 水轮机调速系统参数辨识 | 第65-69页 |
| 5.6.2 参数辨识结果的整体校核 | 第69-71页 |
| 5.7 本章小结 | 第71-72页 |
| 结论与展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 读研期间发表的论文 | 第78-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 附录 机组的主要参数 | 第81页 |
