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基于MATLAB的水轮机调节系统模型辨识和参数优化

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基于MATLAB的水轮机调节系统模型辨识和参数优化
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-7页
第1章 绪论第7-12页
  · 课题研究的背景及意义第7-8页
  · 水轮机调节系统的模型辨识和控制理论研究现状第8-11页
  · 本文主要研究内容及章节安排第11-12页
第2章 水轮机调节系统建模分析第12-20页
  · 水轮机调节系统简介第12页
  · 水轮机调节系统建模第12-19页
    · 调速器简介第12-13页
    · 水轮机调速器的PID调节器模型第13-15页
    · 电液随动系统模型第15页
    · 水轮机及其引水系统建模第15-17页
    · 发电机及负荷模型第17-18页
    · 实例水电站调节系统建模第18-19页
  · 本章小结第19-20页
第3章 水轮机调节系统研究对象辨识第20-33页
  · 水轮机调节系统研究对象模型辨识第20-28页
    · 辨识对象原理框图第20-21页
    · 最小二乘法的简介第21页
    · 最小二乘法的原理第21-22页
    · 输入信号的选择第22-24页
    · 6 级M序列在MATLAB中的实现第24-26页
    · 输入输出数据的采集第26-28页
  · 最小二乘法辨识水轮机调节系统的被控对象第28-29页
  · 辨识结果分析第29-30页
  · 辨识获得的模型稳定性分析第30-31页
  · 辨识关键技术和现场辨识注意事项第31-32页
  · 本章小结第32-33页
第4章 水轮机调速器PID参数优化第33-48页
  · 实际水轮机调节系统阶跃信号输出曲线第33-34页
  · 粒子群算法概述第34-39页
    · 粒子群算法的基本思想第34-36页
    · 粒子群算法流程第36-38页
    · 粒子群算法的特点第38页
    · 粒子群算法的研究与发展第38-39页
  · 粒子群算法下的PID参数优化第39-44页
    · 粒子群算法优化PID控制器设计过程的实现第39-41页
    · 粒子群算法程序的实现第41页
    · 适应度值的确定第41-44页
  · 调速器参数优化对比第44-45页
  · 仿真对比实验第45-47页
  · 本章小结第47-48页
第5章 总结与展望第48-50页
  · 全文总结第48页
  · 工作展望第48-50页
参考文献第50-53页
附录第53-56页
致谢第56页

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