本书系统性地阐述了燃气轮机系统的建模、仿真与控制方法，包括燃气轮机建模技术的发展、燃机的白盒建模与控制、黑盒建模与控制、基于人工神经网络的系统辨识、燃机动态过程建模与仿真、起动过程建模与仿真、基于人工神经网络的控制器设计等内容。

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目录
丛书序
前言
第1章 燃气轮机建模简介 1
1.1 燃气轮机的性能 2
1.2 燃气轮机的分类 3
1.3 燃气轮机建模中的注意事项 3
1.3.1 燃气轮机类型 3
1.3.2 燃气轮机结构 4
1.3.3 燃气轮机建模方法 4
1.3.4 燃气轮机控制系统类型和结构 5
1.3.5 燃气轮机建模目的 6
1.3.6 燃气轮机模型的构建方法 7
1.4 问题和局限性 7
1.5 目标和范围 8
1.6 本章小结 9
第2章 燃气轮机白盒建模、仿真与控制 10
2.1 燃气轮机的白盒建模和仿真 10
2.1.1 低功率燃气轮机的白盒模型 10
2.1.2 工业动力装置燃气轮机的白盒模型 11
2.1.3 航空燃气轮机的白盒模型 16
2.2 控制系统设计中的白盒方法 18
2.3 最后说明 19
2.4 本章小结 20
第3章 燃气轮机黑盒建模、仿真与控制 21
3.1 燃气轮机的黑盒建模和仿真 21
3.1.1 低功率燃气轮机的黑盒模型 21
3.1.2 工业动力装置燃气轮机的黑盒模型 22
3.1.3 航空燃气轮机的黑盒模型 24
3.2 控制系统设计中的黑盒方法 25
3.3 最后说明 28
3.4 本章小结 29
第4章 基于人工神经网络(ANN)的工业系统辨识 30
4.1 人工神经网络(ANN) 30
4.2 人工神经元模型 31
4.3 基于人工神经网络的建模步骤 32
4.3.1 系统分析 32
4.3.2 数据采集与准备 33
4.3.3 网络架构 33
4.3.4 网络训练与验证 34
4.4 人工神经网络在工业系统中的应用 37
4.5 人工神经网络局限 38
4.6 本章小结 39
第5章 单轴燃气轮机的建模与仿真 40
5.1 燃气轮机的Simulink模型 40
5.2 基于ANN的系统辨识 44
5.2.1 数据生成 44
5.2.2 训练过程 45
5.2.3 代码生成 46
5.3 模型选择过程 47
5.4 本章小结 54
第6章 IPGT动态特性建模与仿真 56
6.1 GT技术参数 57
6.2 数据采集与准备 57
6.3 Simulink：MATLAB建立IPGT的物理原理模型 58
6.3.1 测量参数 59
6.3.2 计算及估计参数 59
6.3.3 模型结构 61
6.3.4 基于物理原理的建模方法的相关讨论 66
6.4 IPGT的NARX模型 66
6.5 基于物理学原理的模型与NARX模型对比 68
6.6 本章小结 76
第7章 利用NARX模型对IPGT的起动过程进行建模与仿真 78
7.1 燃气轮机起动 78
7.2 数据采集与准备 79
7.3 使用NARX模型对燃气轮机起动建模 80
7.3.1 NARX模型训练 81
7.3.2 NARX模型验证 82
7.4 本章小结 89
第8章 基于神经网络的燃气轮机控制器设计 90
8.1 燃气轮机控制系统 90
8.2 模型预测控制器 92
8.2.1 基于人工神经网络的MPC设计 93
8.2.2 基于人工神经网络的MPC仿真 96
8.3 反馈线性化控制器(NARMA-L2) 97
8.3.1 NARMA-L2控制器设计 98
8.3.2 NARMA-L2控制器仿真 100
8.4 PID控制器 101
8.4.1 PID控制器设计 101
8.4.2 PID控制器仿真 103
8.5 控制器性能对比 103
8.6 非最小相位系统 106
8.7 本章小结 107
参考文献 108
索引 123