论文题目: 小波网络及其在水轮机调节系统中的应用研究
论文类型: 博士论文
论文专业: 水利水电工程
作者: 廖忠
导师: 沈祖诒
关键词: 水轮机调节系统,小波分析,小波网络,系统辨识,自适应逆控制,自适应复合控制
文献来源: 河海大学
发表年度: 2005
论文摘要: 本文对小波网络及其在水轮机调节系统中的应用进行了较深入的研究和探索,提出了基于小波网络的水轮机调节系统的智能辨识和控制的新方法。主要内容如下: 第一章 对水轮机调速器和调节系统控制策略进行了综述,阐述了小波分析理论和小波网络的发展和研究现状及其在控制领域的应用,提出了研究目的和意义。 第二章 提出了一种利用遗传算法和正交试验方法优化小波网络结构的新方法,证明了新方法的有效性。证明了在同等条件下,小波网络比神经网络优越。 第三章 从理论上证明了稳定且具有唯一解的SISO非线性离散动态系统的小波网络可辨识性。提出了梯度+比例微分算法并给出了变遗忘因子递推预报误差算法及其基于单个权值的局部化算法,对所提算法的收敛性进行了证明,并对水轮发电机组在线辨识进行了实例仿真研究。依据小波的时频域局部特性,给出了一种确定小波网络参数初始值的方法。 第四章 利用SIMULINK建立了水轮机调节系统全真非线性动态仿真模型,该模型能较真实的反映水轮机调节系统的非线性内在特性,为探讨和研究对水轮机调节系统实现高级智能控制提供了一个研究平台。 第五章 给出了非线性系统小波网络逆模型的存在性充分条件。定义了一种广义优化目标函数,提出了基于小波网络的水轮机调节系统自适应逆控制方法和将PID控制和自适应逆控制相结合的复合控制策略,仿真实验证明了所提控制策略的有效性。 第六章 总结了论文的研究成果,并展望和提出了有待进一步研究的问题。
论文目录:
前言
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 引言
1.2 水轮机调节系统控制策略的现状及应用
1.2.1 水轮机调速器的现状
1.2.2 调速系统控制策略的现状
1.3 小波分析的现状
1.4 小波网络的现状
1.4.1 小波网络的发展
1.4.2 小波网络的应用
1.4.2.1 小波网络在系统辨识和建模中的应用
1.4.2.2 小波网络在系统控制中的应用
1.4.2.3 小波网络的发展前景与展望
1.5 论文的内容安排
第二章 小波分析基础及小波网络结构研究
2.1 小波分析基础
2.1.1 连续小波变换
2.1.2 离散小波变换与小波框架
2.1.3 多分辨分析和Mallat算法
2.2 小波网络结构的研究
2.2.1 小波网络的分类
2.2.2 小波网络的结构
2.3 一种基于遗传正交的自适应小波网络结构优化方法
2.3.1 遗传算法的基本特征
2.3.2 正交试验法的基本原理
2.3.3 基于遗传正交的自适应小波网络
2.4 仿真与结论
2.5 本章小结
第三章 基于小波网络的非线性系统辨识模型与算法研究
3.1 引言
3.2 小波网络作为非线性动态系统辨识模型的可行性研究
3.2.1 辨识定义的数学描述
3.2.2 小波网络可辨识性研究
3.3 小波网络的逼近性能及常用算法
3.3.1 小波网络的逼近性能
3.3.2 小波网络常用参数调节算法
3.4 自适应小波网络基于梯度+比例微分的混合算法
3.4.1 自适应小波网络基于梯度的学习算法
3.4.2 小波网络参数初始值的确定研究
3.4.3 GD+PD混合算法
3.4.4 辨识实验
3.5 小波网络变遗忘因子预报误差辨识算法
3.5.1 变遗忘因子递推预报误差算法
3.5.2 变遗忘因子递推预报误差算法的收敛性
3.5.3 基于单个权值的局部化算法
3.5.4 辨识实验
3.6 本章小结
第四章 水轮发电机组系统数学模型
4.1 引言
4.2 水轮发电机组数学模型
4.2.1 水轮发电机组线性化数学模型
4.2.2 水轮发电机组非线性仿真模型
4.2.2.1 MATLAB/SIMULINK简介
4.2.2.2 水轮发电机组非线性动态仿真模型
4.3 本章小结
第五章 基于小波网络的水轮发电机组控制系统
5.1 引言
5.2 基于小波网络的水轮发电机组自适应逆控制
5.2.1 非线性系统的逆与可逆性
5.2.2 小波网络对被控对象逆模型辨识与控制的研究
5.2.2.1 基于WN的被控对象逆模型辨识
5.2.2.2 基于WN的逆自适应控制器结构及算法
5.2.2.3 水轮发电机组自适应逆控制仿真实验
5.3 基于小波网络的水轮发电机组自适应复合控制
5.3.1 自适应复合逆控制系统的结构及算法
5.3.2 水轮发电机组自适应复合控制仿真实验
5.4 本章小结
第六章 全文总结和展望
6.1 全文总结
6.2 今后展望
致谢
参考文献
攻读博士学位期间以第一作者发表的论文
附录 周宁水电站部分资料
发布时间: 2006-01-16
参考文献
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