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。