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同步发电机励磁控制系统的智能控制方法研究

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同步发电机励磁控制系统的智能控制方法研究
论文目录
 
第一章 绪论第1-20 页
  · 本课题研究的意义和现状第8-12 页
  · 模糊理论及其在电力系统中的应用第12-14 页
  · 人工神经网络及其在电力系统中的应用第14-16 页
  · 模糊系统与神经网络的融合第16-17 页
  · 遗传算法优化第17 页
  · 本文的主要工作第17-20 页
第二章 同步发电机励磁调节原理及其数学模型第20-30 页
  · 概述第20-23 页
    · 同步发电机励磁控制系统的任务第21-23 页
    · 对励磁控制器的基本要求第23 页
  · 数字式自动电压调节器第23-25 页
  · 与无穷大系统并联运行的同步发电机的基本方程组第25-28 页
  · 励磁控制系统的动态特性及其对电力系统稳定的影响第28-30 页
第三章 基于模糊逻辑的发电机励磁控制器的设计第30-44 页
  · 概述第30-31 页
  · 同步发电机模糊式励磁控制器的设计第31-43 页
    · 模糊控制的基本原理第31 页
    · 模糊式励磁控制器的结构及控制参数的确定第31-39 页
    · 模糊式励磁控制器的仿真结果及分析第39-43 页
  · 结论第43-44 页
第四章 基于模糊神经网络的励磁控制器的设计第44-57 页
  · 概述第44-46 页
    · 神经网络及其应用第44-45 页
    · 模糊神经网络及其应用第45-46 页
  · 基于模糊神经网络的励磁控制器的设计第46-47 页
    · 基于F-NN励磁控制系统的总体结构第46-47 页
  · F-NN励磁控制器的设计第47-54 页
    · 数据的预处理和模糊化处理第47-48 页
    · F-NN处理单元的控制策略及实现第48-53 页
    · 输出量的反模糊化第53 页
    · 基于F-NN励磁控制系统的程序实现第53-54 页
  · 基于F-NN励磁控制系统的数字仿真第54-55 页
  · 结论第55-57 页
第五章 基于遗传优化算法的模糊神经网络励磁控制器的设计第57-70 页
  · 概述第57-58 页
  · 基于遗传优化算法的模糊神经网络励磁控制器的设计第58-67 页
    · 基于遗传优化算法的模糊神经网络励磁控制器的结构第58-60 页
    · 设计寻优参数和参数编码第60-62 页
    · 适应度函数的选取第62-63 页
    · 优化过程第63-65 页
    · 基于遗传优化算法的模糊神经网络励磁控制器的执行过程第65-67 页
  · 仿真分析第67-69 页
  · 结论第69-70 页
第六章 结 论第70-72 页
参考文献第72-77 页
发表论文和科研情况说明第77-78 页
致谢第78 页

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