复杂系统的故障预测理论及其在励磁系统中的应用研究
| 中文摘要 | 第1-7页 |
| 英文摘要 | 第7-13页 |
| 1 绪论 | 第13-23页 |
| ·引言 | 第13-14页 |
| ·复杂系统故障预测技术的研究现状 | 第14-18页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-17页 |
| ·存在的不足之处 | 第17-18页 |
| ·励磁系统的工作原理 | 第18-21页 |
| ·励磁系统的结构 | 第18-19页 |
| ·励磁系统的状态检测和诊断预测现状 | 第19-20页 |
| ·可行的解决方案 | 第20-21页 |
| ·作者的主要工作 | 第21-22页 |
| ·本论文章节安排 | 第22-23页 |
| 2 粗糙集理论在复杂系统远程监测数据简化中的应用 | 第23-33页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·粗糙集理论介绍 | 第23-26页 |
| ·知识表示系统和决策系统 | 第24-25页 |
| ·知识约简、核及依赖度 | 第25页 |
| ·知识的重要性 | 第25-26页 |
| ·远程监测数据简化模型和流程图的设计 | 第26-27页 |
| ·数据筛选的算法规则 | 第27-28页 |
| ·励磁系统远程监测数据简化的实例分析 | 第28-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 3 基于模型知识的复杂系统故障预测技术研究 | 第33-53页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·复杂系统故障建模 | 第33-40页 |
| ·系统建模 | 第33-34页 |
| ·基于逼近理论的系统结构分析 | 第34-35页 |
| ·系统结构分析中的重构理论 | 第35-40页 |
| ·基于卡尔曼滤波理论的故障预测模型 | 第40-41页 |
| ·确立监控阈值的方差控制方法 | 第41-43页 |
| ·故障预测技术的算法分析和设计 | 第43-47页 |
| ·基于模型知识的故障预测在线控制系统的设计 | 第43-45页 |
| ·基于模型知识的故障预测系统的算法规则 | 第45-47页 |
| ·基于模型知识的励磁系统故障预测的仿真试验 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-53页 |
| 4 故障预测理论研究中的判别与分类思想 | 第53-79页 |
| ·引言 | 第53-54页 |
| ·系统故障数据的归一化处理 | 第54-56页 |
| ·励磁系统故障预测的判别分析方法 | 第56-75页 |
| ·基于马氏距离的复杂系统的故障预测技术研究 | 第57-62页 |
| ·复杂系统故障预测的Fisher 判别法 | 第62-69页 |
| ·复杂系统故障预测的Bayes 模型 | 第69-74页 |
| ·实验结论 | 第74-75页 |
| ·基于概率理论的故障预测技术的性能评估 | 第75-78页 |
| ·两类故障预测的错分代价模型 | 第75-77页 |
| ·多个故障类别预测的错分代价模型 | 第77-78页 |
| ·本章小结 | 第78-79页 |
| 5 复杂系统的多agent 集成故障预测方法 | 第79-105页 |
| ·引言 | 第79-80页 |
| ·多Agent 预测系统的构建基础 | 第80-84页 |
| ·基于免疫机理的多Agent 系统 | 第80-81页 |
| ·基于组件对象的多Agent 预测系统 | 第81-84页 |
| ·多Agent 预测系统的预测模型研究 | 第84-89页 |
| ·组成模型的Agent 描述 | 第84-87页 |
| ·多Agent 预测推理模型 | 第87-89页 |
| ·多Agent 预测系统的协同机制研究 | 第89-95页 |
| ·常用智能体协同模型 | 第90-91页 |
| ·协同信任度的计算模型 | 第91-92页 |
| ·基于协同机制的预测流程 | 第92-95页 |
| ·励磁系统的多Agent 故障预测系统构建 | 第95-103页 |
| ·励磁装置的智能预测系统的设计思想 | 第95-98页 |
| ·系统框架设计 | 第98-100页 |
| ·试验结果与分析 | 第100-103页 |
| ·本章小结 | 第103-105页 |
| 6 全文的总结与展望 | 第105-109页 |
| ·全文工作总结 | 第105-106页 |
| ·进一步工作展望 | 第106-109页 |
| 致谢 | 第109-111页 |
| 参考文献 | 第111-119页 |
| 附录 | 第119-121页 |
| 独创性声明 | 第121页 |
| 学位论文版权使用授权书 | 第121页 |
