本書系統性地闡述了燃氣輪機系統的建模、仿真與控制方法，包括燃氣輪機建模技術的發展、燃機的白盒建模與控制、黑盒建模與控制、基于人工神經網絡的系統辨識、燃機動態過程建模與仿真、起動過程建模與仿真、基于人工神經網絡的控制器設計等內容。
目錄
叢書序
前言
第1章 燃氣輪機建模簡介 1
1.1 燃氣輪機的性能 2
1.2 燃氣輪機的分類 3
1.3 燃氣輪機建模中的注意事項 3
1.3.1 燃氣輪機類型 3
1.3.2 燃氣輪機結構 4
1.3.3 燃氣輪機建模方法 4
1.3.4 燃氣輪機控制系統類型和結構 5
1.3.5 燃氣輪機建模目的 6
1.3.6 燃氣輪機模型的構建方法 7
1.4 問題和局限性 7
1.5 目標和范圍 8
1.6 本章小結 9
第2章 燃氣輪機白盒建模、仿真與控制 10
2.1 燃氣輪機的白盒建模和仿真 10
2.1.1 低功率燃氣輪機的白盒模型 10
2.1.2 工業動力裝置燃氣輪機的白盒模型 11
2.1.3 航空燃氣輪機的白盒模型 16
2.2 控制系統設計中的白盒方法 18
2.3 最后說明 19
2.4 本章小結 20
第3章 燃氣輪機黑盒建模、仿真與控制 21
3.1 燃氣輪機的黑盒建模和仿真 21
3.1.1 低功率燃氣輪機的黑盒模型 21
3.1.2 工業動力裝置燃氣輪機的黑盒模型 22
3.1.3 航空燃氣輪機的黑盒模型 24
3.2 控制系統設計中的黑盒方法 25
3.3 最后說明 28
3.4 本章小結 29
第4章 基于人工神經網絡(ANN)的工業系統辨識 30
4.1 人工神經網絡(ANN) 30
4.2 人工神經元模型 31
4.3 基于人工神經網絡的建模步驟 32
4.3.1 系統分析 32
4.3.2 數據采集與準備 33
4.3.3 網絡架構 33
4.3.4 網絡訓練與驗證 34
4.4 人工神經網絡在工業系統中的應用 37
4.5 人工神經網絡局限 38
4.6 本章小結 39
第5章 單軸燃氣輪機的建模與仿真 40
5.1 燃氣輪機的Simulink模型 40
5.2 基于ANN的系統辨識 44
5.2.1 數據生成 44
5.2.2 訓練過程 45
5.2.3 代碼生成 46
5.3 模型選擇過程 47
5.4 本章小結 54
第6章 IPGT動態特性建模與仿真 56
6.1 GT技術參數 57
6.2 數據采集與準備 57
6.3 Simulink：MATLAB建立IPGT的物理原理模型 58
6.3.1 測量參數 59
6.3.2 計算及估計參數 59
6.3.3 模型結構 61
6.3.4 基于物理原理的建模方法的相關討論 66
6.4 IPGT的NARX模型 66
6.5 基于物理學原理的模型與NARX模型對比 68
6.6 本章小結 76
第7章 利用NARX模型對IPGT的起動過程進行建模與仿真 78
7.1 燃氣輪機起動 78
7.2 數據采集與準備 79
7.3 使用NARX模型對燃氣輪機起動建模 80
7.3.1 NARX模型訓練 81
7.3.2 NARX模型驗證 82
7.4 本章小結 89
第8章 基于神經網絡的燃氣輪機控制器設計 90
8.1 燃氣輪機控制系統 90
8.2 模型預測控制器 92
8.2.1 基于人工神經網絡的MPC設計 93
8.2.2 基于人工神經網絡的MPC仿真 96
8.3 反饋線性化控制器(NARMA-L2) 97
8.3.1 NARMA-L2控制器設計 98
8.3.2 NARMA-L2控制器仿真 100
8.4 PID控制器 101
8.4.1 PID控制器設計 101
8.4.2 PID控制器仿真 103
8.5 控制器性能對比 103
8.6 非最小相位系統 106
8.7 本章小結 107
參考文獻 108
索引 123
新書資訊