| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 创新点摘要 | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 开关磁阻风力发电系统国内外研究现状 | 第10-16页 |
| 1.2.1 风力发电机发展概述 | 第10-12页 |
| 1.2.2 开关磁阻风力发电系统发展趋势 | 第12-13页 |
| 1.2.3 群智能优化算法研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.4 迭代学习控制概述 | 第16页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第16-18页 |
| 第二章 开关磁阻发电机理论 | 第18-26页 |
| 2.1 开关磁阻发电机的结构和工作原理 | 第18-19页 |
| 2.2 开关磁阻发电机的数学模型 | 第19-21页 |
| 2.2.1 电路方程 | 第19页 |
| 2.2.2 机械运动方程 | 第19-20页 |
| 2.2.3 机电转化方程 | 第20-21页 |
| 2.3 线性条件下SRG相电流解析 | 第21-23页 |
| 2.3.1 电感周期性变化规律 | 第21-22页 |
| 2.3.2 相电流分析 | 第22-23页 |
| 2.4 SRG基本控制方法 | 第23-25页 |
| 2.5 本章小节 | 第25-26页 |
| 第三章 基于改进人工蜂群算法的开关角优化方案 | 第26-40页 |
| 3.1 开关磁阻发电系统优化目标 | 第26-31页 |
| 3.2 人工蜂群算法 | 第31-35页 |
| 3.2.1 人工蜂群算法的生物学基础 | 第32-33页 |
| 3.2.2 人工蜂群算法的基础模型 | 第33-35页 |
| 3.3 基于差分进化的改进蜂群算法 | 第35-38页 |
| 3.3.1 基于择优机制的分类搜索思想 | 第36页 |
| 3.3.2 基于差分进化思想的改进搜索策略 | 第36-38页 |
| 3.3.3 改进后人工蜂群算法的运行流程 | 第38页 |
| 3.4 开关角优化方案 | 第38-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于迭代学习的SRG控制系统设计 | 第40-52页 |
| 4.1 迭代学习控制 | 第40-46页 |
| 4.1.1 迭代学习控制简介 | 第40页 |
| 4.1.2 改进迭代学习控制 | 第40-43页 |
| 4.1.3 改进迭代学习控制收敛性分析 | 第43-46页 |
| 4.2 SRG电流分配算法 | 第46-49页 |
| 4.2.1 SRG输出电压脉动分析 | 第46-47页 |
| 4.2.2 SRG电流分配算法 | 第47-49页 |
| 4.3 基于改进ILC的SRG脉动抑制控制器 | 第49-51页 |
| 4.4 本章小节 | 第51-52页 |
| 第五章 开关磁阻风力发电系统仿真分析 | 第52-64页 |
| 5.1 基于改进人工蜂群算法的最优开关角知识库构建 | 第52-58页 |
| 5.1.1 改进人工蜂群算法性能测试 | 第52-57页 |
| 5.1.2 最优开关角知识库 | 第57-58页 |
| 5.2 基于改进迭代学习的SRG控制系统仿真分析 | 第58-61页 |
| 5.3 开关磁阻风力发电控制系统仿真验证 | 第61-63页 |
| 5.3.1 风力机数学模型 | 第61-62页 |
| 5.3.2 系统整体仿真验证 | 第62-63页 |
| 5.4 本章小节 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 发表文章目录 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |