译者序

原书前言

第1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

2.1.1一类非线性系统的模块表示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

2.3最优控制及逆最优控制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23

2.7粒子群算法23

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章可再生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逆最优控制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神经网络逆向最优控制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滑模控制实时仿真结果87

6.4神经滑模控制实时仿真结果89

6.5神经逆向最优控制实时仿真结果92

附录96

附录A粒子群最优控制算法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