| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文的研究方法和内容 | 第13-16页 |
| 第2章 蒸汽发生器水位特性及数学模型 | 第16-22页 |
| 2.1 蒸汽发生器的水位特性 | 第16-19页 |
| 2.1.1 蒸汽发生器的虚假液位现象 | 第16-17页 |
| 2.1.2 给水扰动对蒸汽发生器水位的影响 | 第17页 |
| 2.1.3 蒸汽扰动对蒸汽发生器水位的影响 | 第17-18页 |
| 2.1.4 其他扰动对蒸汽发生器水位的影响 | 第18-19页 |
| 2.2 蒸汽发生器的数学模型 | 第19-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 基于ADRC的蒸汽发生器水位控制器 | 第22-48页 |
| 3.1 自抗扰控制技术（ADRC） | 第22-31页 |
| 3.1.1 安排过渡过程 | 第23-25页 |
| 3.1.2 非线性误差反馈率 | 第25-26页 |
| 3.1.3 扩张状态观测器 | 第26-30页 |
| 3.1.4 扰动补偿 | 第30-31页 |
| 3.2 基于ADRC的蒸汽发生器水位控制器 | 第31-38页 |
| 3.2.1 模型预处理 | 第31-34页 |
| 3.2.2 ADRC控制器设计 | 第34页 |
| 3.2.3 仿真分析 | 第34-38页 |
| 3.3 串级PID控制系统 | 第38-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-48页 |
| 第4章 结合免疫粒子群算法的蒸汽发生器水位ADRC控制器 | 第48-64页 |
| 4.1 免疫粒子群算法 | 第48-55页 |
| 4.1.1 粒子群算法 | 第48-51页 |
| 4.1.2 权重改进的粒子群算法 | 第51-52页 |
| 4.1.3 免疫算法 | 第52-54页 |
| 4.1.4 免疫粒子群算法流程 | 第54-55页 |
| 4.2 结合免疫粒子群算法的自抗扰控制器 | 第55-62页 |
| 4.2.1 目标函数的选择 | 第55-56页 |
| 4.2.2 IMPSO-ADRC控制器结构 | 第56页 |
| 4.2.3 IMPSO-ADRC算法流程 | 第56-58页 |
| 4.2.4 仿真分析 | 第58-62页 |
| 4.3 本章小结 | 第62-64页 |
| 第5章 基于多模型自适应的蒸汽发生器水位ADRC控制器 | 第64-74页 |
| 5.1 多模型自适应控制系统 | 第64页 |
| 5.2 非典型工况下蒸汽发生器数学模型的参数选取 | 第64-66页 |
| 5.3 自适应多模型控制器的设计 | 第66-72页 |
| 5.3.1 基于模糊隶属度的多模型调度策略 | 第66-67页 |
| 5.3.2 仿真分析 | 第67-72页 |
| 5.4 本章小结 | 第72-74页 |
| 结论 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-82页 |
| 致谢 | 第82页 |