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  • 醉染图书双馈感应发电机:风力发电控制9787111664307
  • 正版全新
    • 作者: (墨西哥)埃德加·N.桑切斯 等著 | (墨西哥)埃德加·N.桑切斯 等编 | (墨西哥)埃德加·N.桑切斯 等译 | (墨西哥)埃德加·N.桑切斯 等绘
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2021-01-01
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    • 作者: (墨西哥)埃德加·N.桑切斯 等著| (墨西哥)埃德加·N.桑切斯 等编| (墨西哥)埃德加·N.桑切斯 等译| (墨西哥)埃德加·N.桑切斯 等绘
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2021-01-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:163000
    • 页数:272
    • 开本:32开
    • ISBN:9787111664307
    • 版权提供:机械工业出版社
    • 作者:(墨西哥)埃德加·N.桑切斯 等
    • 著:(墨西哥)埃德加·N.桑切斯 等
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:49.00
    • ISBN:9787111664307
    • 出版社:机械工业出版社
    • 开本:32开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2021-01-01
    • 页数:272
    • 外部编号:1202172372
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    译者序

    原书前言

    章简介1

    1.1近年来的研究概况1

    1.2本书结构4

    1.3本书符号表6

    第2章数学预备知识9

    2.1模块控制9

    2.1.1一类非线系统的模块表示9

    2.1.2模块递归转换10

    2.2滑动模态10

    2.2.1离散时间滑模13

    2.2.2参数已知的离散时间系统15

    .控制及逆控制17

    2.4离散时间高阶神经网络20

    2.5扩展卡尔曼滤波器(EKF)训练算法21

    2.6神经网络控制

    2.7粒子群算法

    第3章风机建模25

    3.1风力发电系统25

    3.1.1风机26

    3.1.2风机结构28

    3.2离散时间数学模型30

    3.2.1双馈感应发电机30

    3.2.2直流母线32

    第4章可能源系统的双馈感应发电机控制34

    4.1滑模块控制34

    4.1.1DFIG控制器34

    4.1.2直流环节控制器38

    4.2逆控制44

    4.2.1DFIG控制器45

    4.2.2直流环节控制器48

    第5章风力发电机组的神经网络控制55

    5.1神经网络辨识器55

    5.1.1DFIG神经网络辨识器55

    5.1.2直流环节神经网络辨识器56

    5.2神经滑模块控制57

    5.2.1DFIG神经控制器57

    5.2.2直流环节神经控制器61

    5.3神经网络逆向控制69

    5.3.1DFIG神经网络控制器70

    5.3.2直流环节神经网络控制器74

    第6章风力发电实验台的实现79

    61实时控制器编程79

    6.2双馈感应发电机模拟实验系统81

    6.3滑模控制实时结果87

    6.4神经滑模控制实时结果89

    6.5神经逆向控制实时结果92

    附录96

    附录A粒子群控制算法96

    A.1粒子群反向优化控制96

    A.1.1DFIG和直流环节的应用96

    A.2基于神经网络的粒子群优化103

    附录BDFIG建模104

    B.1DFIG数学模型104

    B.1.1转子参考坐标系的电路变量转换109

    B.1.2旋转参考坐标系的转矩方程111

    B.1.3标幺值转换112

    B.1.4DFIG的状态变量模型114

    B.2直流环节数学模型117

    参考文献121

    本书全面综合地描述了双馈感应发电机的模型及其控制,这些是在风能工业中得到应用的很好技术。本书运用全新的讲述方式对各种关于双馈感应发电机风力发电方面做出阐释,这种讲述方式深入浅出通俗易懂,即使没有相关背景知识也能对主题有一定的了解。——拉萨塔?梅格阿帕拉博士澳大利亚维多利亚州墨尔本皇家理工大学

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