电力系统自动化文献格式

[1]ROVITHAKIS G A Stable adaptive neuro-control design via Lyapunov function derivative estimation [ J ] Automatica, 2001 37 (8):1213- [2]王源,胡寿松,吴庆宪一类非线性系统的自组织模糊CMAC神经网络重构跟踪控制[J]控制理论与应用,2003,20(1):70-(WANG Yuan, HU Shousong, WU Q Adaptive reconfigurable tracking control of a class of nonlinear systems based on self-organizing fuzzy CMAC neural networks [ J ] Control Theory & Applications, 2003,20(1 ) :70 - )[3]LEWIS F L, YESILDIREK A, LIU K Multilayer neural net robot controller:structure and stability proofs [ J] IEEE Trans on Neural Networks, 1996,7(2) :388 - [4]金波,俞亚新一种自适应CMAC神经元网络控制器及其在水轮调速器中的应用[J]控制理论与应用,2002,19(6):905-( JIN Bo, YU Y Adaptive CMAC controller for hydraulic turbine speed governor [ J ] Control Theory & Applications, 2002, 19 (6):905 - )[5]CHEN F C, KHALIL H K Adaptive control of nonlinear systems using neural networks [J] Int J Control, 1992,55(6): 1299 - [6]牛玉刚,邹云,杨成梧基于神经网络的一类非线性系统自适应跟踪控制[J]控制理论与应用,2001,18(3):461-( NIU Yugang, ZOU Yun, YANG C Neural network-based adaptive tracking control for a class of nonlinear systems [ J] Control Theory & Application, 2001,18 ( 3 ): 461 - )[7]李翔,陈增强,袁著祉非最小相位非线性系统的简单递归神经网络控制[J]控制理论与应用,2001,18(3):456-(LI Xiang,CHEN Zengqiang, YUAN Z Simple recurrent neural network control for non-minimum phase nonlinear system [ J ] Control Theory &Application ,2001,18(3) :456 - )[8]CHEN S, BILLINGS S A, GRANT P M Recursive hybrid algorithm for nonlinear system identification using radial basis function networks [J] Int J Control, 1992,55(5): 1050 - [9]BROWN M, HARRIS C J Neurofuzzy Adaptive Modeling and Control [M]Hertfordshire: Prentice Hall International (UK) Limited,[10]LIN C T, LEE G C S Neural Fuzzy Systems-A Neuro-fuzzy Synergism to Intelligent Systems [M]New York: Prentice Hall I ,A Simon & Schuster Company, [11]GE S S, LEE T H, HARRIS C J Adaptive Neural Network Control of Robotic Manipulators [ M] Singapore: World Scientific, [12]孙富春,孙增圻,张钹机械手神经网络稳定自适应控制的理论与方法[M]北京:高等教育出版社,(SUN Fuchun, SUN Zengqi, ZHANG B Theory and Approaches for Stable Adaptive Control of Robotic Manipulators Using Neural Networks [M] Beijing: Higher Education Press, )[13]WIDROW B The original adaptive neural net broom-balancer[ C ]//Proc of IEEE Int Symposium on Circuits and S Piscataway,NJ:IEEE Press, 1987:351 - [14]ALBUS J SNew approach to manipulator control:the cerebellar model articulation controller (CMAC) [ J] J of Dynamics Systems,Measurement and Control, 1975,97 ( 3 ): 220 - [15]HOPFIELD J J, TANK D W Computing with neural circuits: A model [ J] Science, 1986,233:625 - [16]RUMELHART D E, MCCLELLAND J L Parallel Distributed Processing : Explorations in the Microstructure of Cognition [ M] Cambridge, MA: MIT Press, [17]WANG Jeen-Shing, LEE G C S Self-adaptive recurrent neuro-fuzzy control of an autonomous underwater vehicle [ J ] IEEE Trans on Robotics and Automation, 2003,19 ( 2 ): 283 - [18]DIAO Yixin, PASSINO K M Adaptive neural/fuzzy control for interpolated nonlinear systems [ J ] IEEE Trans on Fuzzy Systems,2002,10(5) :582 - [19]达飞鹏,宋文忠基于模糊神经网络的滑模控制[J]控制理论与应用,2000:17(1):128-(DA Feipeng,SONG W Sliding mode control based on the fuzzy neural networks [ J ] Control Theory & Applications, 2000,17(1):128- )[20]DENG Hui, SUN Fuchun, SUN Z Observer-based adaptive controller design of flexible manipulators using time-delay neurofuzzy networks [J] J of Intelligent and Robotic Systems,2002,34(34) :453 - [21]LIU Huaping, SUN Fuchun, HE Kezhong, et Controller design and stability analysis for fuzzy singularly perturbed systems [ J] Acta Automatica Sinica ,2003,29(4) :494 - [22]胡寿松,周川,胡维礼基神经网络的模型跟随鲁棒自适应控制[J]自动化学报,2000,26(5):623-(HU Shousong, ZHOU Chuan, HU W Model-following robust adaptive control based on neural networks [ J ] Acta Automatica Sinica ,2000,26(5) :623 - )[23]PARTRICIA Melin, OSCAR C Intelligent adaptive control of non-linear dynamical systems with a hybrid neuro-fuzzy-genetic approach [C]//Proc of IEEE Int Conf on Systems, Man, and C Piscataway,NJ: IEEE Press, 2001:1508 - [24]LEE Ching-hung,LIN Yu-hing,LAI Wei- Systems identification using type-2 fuzzy neural network (type-2 FNN) systems [C]//Proc of 2003 IEEE Int Symposium on Computational Intelligence in Robotics and A Piscataway, NJ: IEEE Press, 2003:1264 -[25]PARTRICIA M, OSCAR C A new method for adaptive model-based control of nonlinear plants using type-2 fuzzy logic and neural networks [C]//Proc of IEEE Int Conf on Fuzzy S Piscataway,NJ: IEEE Press, 2003: 420 - [26]MENDELAND J M, BOB John R I Type-2 fuzzy sets made simple [J] IEEE Trans on Fuzzy Systems,2002,10(2): 117 - [27]Ezhov A A, Khromov A G, Berman G P Analog quantum neuron for functions approximation [ C ]//Proc of Int Joint Conf on Neural N Piscataway,NJ: IEEE Press, 2001,2:1577 - [28]SANNER R M, SLOTINE J J E Stable adaptive control and recursive identification using radial Gaussian networks [ C ]//Proc of IEEE Conf on Decision and C Piscataway, NJ: IEEE Press,1991:2116-[29]POLYCARPOU M M, IOANNOU P S Identification and control of nonlinear systems using neural network models: design and stability analysis EE-Report 91 - 09 - 01 [ R ] Los Angeles: University of Southem California, [30]SANCHEZ E N, BERNAL M A Adaptive recurrent neural control for nonlinear system tracking [ J ] IEEE Trans on Systems, Man,and Cybernetics, Part B: Cybernetics, 2000,30( 6 ): 886 - [31]SUN Fuchun, LI HanXiong, LI L Robot discrete adaptive control based on dynamic inversion using dynamical neural networks [ J ]Automatica, 2002,38 ( 11 ): 1977 - [32]SANNER R M, SLOTINE J J E Structurally dynamic wavelet networks for the adaptive control of uncertain robotic systems [ C ]//Proc of the 34 th IEEE Conf on Decision and C Piscataway,NJ: IEEE Press, 1995: 2460 - [33]POLYCARPOU M M Stable adaptive neural control scheme for nonlinear systems [ J] IEEE Trans on Automatic Control, 1996,41(3) :447 - [34]SUN Fuchun, SUN Zengqi, WOO P Neural network-based adaptive controller design of robot manipulators with an observer [ J] IEEE Trans on Neural Networks ,2001,12( 1 ) :54 - [35]NARENDRA K S, PARTHASARATHY K Identification and control of dynamical systems using neural networks [ J ] IEEE Trans on Neural Networks, 1990,1(1) :4 - [36]ROVITHAKIS G A Tracking control of multi - input affine nonlinear dynamical systems with unknown nonlinearities using dynamical neural networks [ J] IEEE Trans on Systems, Man, and Cybernetics-Part B: Cybernetics, 1999,29(2): 179 - [37]GE S S, LI G Y, LEE T H Adaptive NN control for a class of strictfeedback discrete-time nonlinear systems [ J ] Automatica, 2003,39(5) :807 - [38]JAGANNATHAN S, LEWIS F L Multilayer discrete-time neural-net controller with guaranteed performance [ J ] IEEE Trans on Neural Networks, 1996,7 ( 1 ): 107 - [39]SUN Fuchun, SUN Zengqi, WOO Pengyan, Stable neural networkbased adaptive control for sampled-data nonlinear systems [ J] IEEE Trans on Neural Networks, 1998,9(5) :956 - [40]CHENG C M, REES N W Stability analysis of fuzzy multivariable systems: vector Lyapunov function approach [ J] IEE Proceeding of Control Theory, 1997,144(5) :403 - [41]SUN Fuchun, SUN Zengqi, FENG G An adaptive fuzzy controller based on sliding mode for robot manipulators [ J ] IEEE Trans on Systems, Man, and Cybernetics- Part B: Cybernetics,1999,29(5) :661 - [42]TANAKA K, WANG H O Fuzzy Control Systems Design and Analysis-A Linear Matrix Inequality Approach [M] New York:John Wiley & Sons, I ,[43]TANIGUCHI T, TANAKA K, WANG H O Fuzzy descriptor systems and nonlinear model following control [ J ] IEEE Trans on Fuzzy Systems, 2000,8 (4): 442 - [44]WU S J, LIN C T Optimal fuzzy controller design: local concept [J] IEEE Trans on Fuzzy Systems,2000,8(2): 171 - [45]WU S J, LIN C T Discrete-time optimal fuzzy controller design:global concept approach [ J] IEEE Trans on Fuzzy Systems, 2002,10(1) :21 - [46]CAO S G, REES N W, FENG G H∞ control of uncertain fuzzy continuous - time systems [ J ] Fuzzy Sets and Systems, 2000,115 (2):171 -

汽轮机旁路系统设计 彭领新 文献来自: 电力建设 2000年 第07期 CAJ下载 PDF下载 不同型式的汽轮机 ,其旁路系统的容量和功能应不尽相同 ,故本文着重论述不同启动方式的汽轮机如何确定其旁路系统的容量和功能 ,以使价格较昂贵的旁路系统能充分发挥作用。1　汽机旁路系统的功能1 被引用次数: 6 文献引用-相似文献-同类文献 汽轮机转子合成应力公式 安江英,卞双,周兰欣,张保衡 文献来自: 华北电力大学学报 1998年 第02期 CAJ下载 PDF下载 关键词汽轮机转子应力热应力集中系数中图分类号TK262引言汽轮机转子的工作条件及受力情况相当复杂,转子上除了热应力外,还存在各种机械应力。由于在高温高压工质中高速旋转,转子承受由于叶片和叶轮及转子自重产生的离心应力, 被引用次数: 7 文献引用-相似文献-同类文献 汽轮机叶片叶型测量综述 陈非凡,强锡富 文献来自: 航空计测技术 1995年 第03期 CAJ下载 PDF下载 叶片的加工量约占整个汽轮机1/3,在整个汽轮机事故中,由于叶片的质量所引起的故障也占1/3[’:。所以,叶片的质量是整台汽轮机质量的保证。叶片的形状误差对二次流损耗有较大的影响。所以直接影响着汽轮机的能量转换效率。这正是叶片型线的 被引用次数: 6 文献引用-相似文献-同类文献 核电站汽轮机数学模型 于达仁,阎志刚,楼安平,汪洪滨 文献来自: 核动力工程 1999年 第01期 CAJ下载 PDF下载 在饱和蒸汽汽轮机中,工质的湿度比较大,而且在逐级膨胀做功过程中,湿度进一步增大。所以在汽轮机的通流部分表面与腔室、汽水分离再热器和回热抽气管道中均覆盖着厚约几十微米的水膜,在个别处,水膜的厚度可达几百微米。水膜中所包含的 被引用次数: 4 文献引用-相似文献-同类文献 600MW汽轮机转子疲劳寿命计算 武新华,荆建平,夏松波,刘占生,张欣,符东明 文献来自: 汽轮机技术 1999年 第03期 CAJ下载 PDF下载 0前言汽轮机转子的寿命预测和寿命管理不仅对调峰机组有巨大意义,对承担基本负荷、中间负荷的机组也有实用价值,因为这些机组同样有如何经济合理地运行和有计划地消耗转子寿命,确? 2疲劳寿命分析600MW汽轮机转子材料为30Cr1MoV,本文的疲劳寿命计算采用低周疲劳寿命曲线Δεt=0031025(2Nf)-0 被引用次数: 11 文献引用-相似文献-同类文献 汽轮机转子热应力自适应模型研究 黄仙,杨昆,张保衡 文献来自: 中国电机工程学报 1998年 第01期 CAJ下载 PDF下载 关键词汽轮机转子热应力在线监控1引言目前国内外对于汽轮机转子热应力的在线监控,均离不开相应的数学模型。然而,影响转子热应力的因素有很多,除了蒸汽温升率以外还有蒸汽对转子体的放热系数、转子材料的导热率、导温系数、弹性模 被引用次数: 8 文献引用-相似文献-同类文献 汽轮机旁路系统的设计与运行 杨冬,陈听宽,侯书海,毕勤成,杨仲明,李永兴 文献来自: 中国电力 1998年 第07期 CAJ下载 PDF下载 汽轮机旁路系统允许锅炉与汽轮机独立运行,缩短了启动时间,并且保证锅炉所有受热面包括再热器在启动过程或汽轮机甩负荷时得到充分冷却。具备安全阀功能的100%容量高压旁路系统与容量为60%～70%的低压旁路系统配合, 被引用次数: 5 文献引用-相似文献-同类文献 电站汽轮机叶片疲劳断裂失效综述 王江洪,齐琰,苏辉,李劲松 文献来自: 汽轮机技术 1999年 第06期 CAJ下载 PDF下载 0前言由于汽轮机叶片疲劳断裂而引起的电站事故比较常见,约占整个火力电厂运行事故的三分之一。每台汽轮机都拥有许多叶片,只要一只叶片断裂就可能导致整个机组的严重事故,造成重大经济损失,甚至是人员伤亡。因此,分析叶片的疲劳断裂 被引用次数: 6 文献引用-相似文献-同类文献 大型汽轮机的模块化仿真建模 苏明,翁史烈 文献来自: 系统仿真学报 1998年 第03期 CAJ下载 PDF下载 大型汽轮机的模块化仿真建模上海交通大学,上海200030苏明翁史烈摘要根据对汽轮机这类热力系统部件特点和工质流动网络特征的分析,在EASY5仿真支撑环境下,建立了大型汽轮机系统的模块化仿真模型。实践表明所采用的系统 被引用次数: 8 文献引用-相似文献-同类文献

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是EI《电力系统自动化》（半月刊）为国际著名科学文献检索数据库——美国《工程索引》（EI）的核心期刊，被国内外11种著名文献数据库和文摘期刊收录。蝉联每届中国期刊界的最高奖—— “国家期刊奖” ，并多次荣获“百种中国杰出学术期刊”。2001年进入“中国期刊方阵”的最高层面——双高（高知名度、高学术水平）期刊。2002年，2007年获国家自然科学基金重点学术期刊专项资助。2008年、2011年获首届、第二届“中国精品科技期刊”，“RCCSE中国权威学术期刊”殊荣。2009年获“新中国60年最有影响力的期刊”证书。2012年被评为“中国国际影响力优秀学术期刊”称号。2013年荣获“第三届中国政府出版奖”期刊奖，被评选为“百强报刊”，荣获“首届江苏省新闻出版政府奖”，被评为“中国最具国际影响力期刊”。专业范围：智能电网,电力系统运行、分析与控制，电力市场，电网调度自动化，配电自动化，电力系统远动、通信、继电保护、信息管理，厂站自动化，绿色电力自动化，计算机技术、现代控制理论、IT技术以及智能化仪器仪表在电力系统中的应用等。主要栏目：专家论坛，特约专稿，综述，学术研究，研制与开发，工程应用，新技术新产品，讨论园地，信息动态等，以及针对行业技术发展和热点课题组织的各种专题研讨、专栏、专刊等。 《电力系统自动化》以“立足行业,鼓励创新,面向应用,促进电力工业科技进步”为办刊宗旨, 主要面向电力行业从事科研、设计、运行、试验、制造、管理与营销的专业技术人员以及相关专业的大专院校师生、电力产品用户等, 既具有学术性和前瞻性,又注重实用性和导向性,同时也重视和鼓励来自科研、生产第一线的经验、改进和革新的技术交流。