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  • 全新燃气轮机建模、与控制——基于人工神经网络的方法
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    • 作者: (新西兰)哈米德·阿斯加利(Hamid Asgari),(新西兰)陈小奇(XiaoQi Chen)著 | (新西兰)哈米德·阿斯加利(Hamid Asgari),(新西兰)陈小奇(XiaoQi Chen)编 | (新西兰)哈米德·阿斯加利(Hamid Asgari),(新西兰)陈小奇(XiaoQi Chen)译 | (新西兰)哈米德·阿斯加利(Hamid Asgari),(新西兰)陈小奇(XiaoQi Chen)绘
    • 出版社: 科学出版社
    • 出版时间:2019-01-01
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    • 出版社:科学出版社
    • 出版时间:2019-01-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:200千字
    • 页数:128
    • 开本:16开
    • ISBN:9787030595249
    • 版权提供:科学出版社
    • 作者:(新西兰)哈米德·阿斯加利(Hamid Asgari),(新西兰)陈小奇(Xiaoi Chen)
    • 著:(新西兰)哈米德·阿斯加利(Hamid Asgari),(新西兰)陈小奇(Xiaoi Chen)
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:89.00
    • ISBN:9787030595249
    • 出版社:科学出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2019-01-01
    • 页数:128
    • 外部编号:1201832099
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    丛书序
    前言
    章 燃气轮机建模简介
    1.1 燃气轮机的能
    1.2 燃气轮机的分类
    1.3 燃气轮机建模中的注意事项
    1.3.1 燃气轮机类型
    1.3.2 燃气轮机结构
    1.3.3 燃气轮机建模方法
    1.3.4 燃气轮机控制系统类型和结构
    1.3.5 燃气轮机建模目的
    1.3.6 燃气轮机模型的构建方法
    1.4 问题和局限
    1.5 目标和范围
    1.6 本章小结
    第2章 燃气轮机白盒建模、与控制
    2.1 燃气轮机的白盒建模和
    2.1.1 低功率燃气轮机的白盒模型
    2.1.2 工业动力装置燃气轮机的白盒模型
    2.1.3 航空燃气轮机的白盒模型
    2.2 控制系统设计中的白盒方法
    . 说明
    2.4 本章小结
    第3章 燃气轮机黑盒建模、与控制
    3.1 燃气轮机的黑盒建模和
    3.1.1 低功率燃气轮机的黑盒模型
    3.1.2 工业动力装置燃气轮机的黑盒模型
    3.1.3 航空燃气轮机的黑盒模型
    3.2 控制系统设计中的黑盒方法
    3.3 说明
    3.4 本章小结
    第4章 基于人工神经网络(ANN)的工业系统辨识
    4.1 人工神经网络(ANN)
    4.2 人工神经元模型
    4.3 基于人工神经网络的建模步骤
    4.3.1 系统分析
    4.3.2 数据采集与准备
    4.3.3 网络架构
    4.3.4 网络训练与验
    4.4 人工神经网络在工业系统中的应用
    4.5 人工神经网络局限
    4.6 本章小结
    第5章 单轴燃气轮机的建模与
    5.1 燃气轮机的Simulink模型
    5.2 基于ANN的系统辨识
    5.2.1 数据生成
    5.2.2 训练过程
    5.. 代码生成
    5.3 模型选择过程
    5.4 本章小结
    第6章 IPGT动态特建模与
    6.1 GT技术参数
    6.2 数据采集与准备
    6.3 Simulink:MATLAB建立IPGT的物理原理模型
    6.3.1 测量参数
    6.3.2 计算及估参
    6.3.3 模型结构
    6.3.4 基于物理原理的建模方法的相关讨论
    6.4 IPGT、的NARX模型
    6.5 基于物理学原理的模型与NARX模型对比
    6.6 本章小结
    第7章 利用NARX模型对IPGT的起动过程进行建模与
    7.1 燃气轮机起动
    7.2 数据采集与准备
    7.3 使用NARX模型对燃气轮机起动建模
    7.3.1 NARX模型训练
    7.3.2 NARX模型验
    7.4 本章小结
    第8章 基于神经网络的燃气轮机控制器设计
    8.1 燃气轮机控制系统
    8.2 模型预测控制器
    8.2.1 基于人工神经网络的MPC设计
    8.2.2 基于人工神经网络的MPC
    8.3 反馈线化控制器(NARMA-L2)
    8.3.1 NARMA-L2控制器设计
    8.3.2 NARMA-L2控制器
    8.4 P控制器
    8.4.1 P控制器设计
    8.4.2 P控制器
    8.5 控制器能对比
    8.6 非相位系统
    8.7 本章小结
    参考文献
    索引

    售后保障

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