水电机组故障诊断系统数据挖掘技术的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 引言 | 第8-11页 |
| ·课题来源及名称 | 第8页 |
| ·课题来源 | 第8页 |
| ·课题名称 | 第8页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第10-11页 |
| 2 数据挖掘概述 | 第11-17页 |
| ·数据挖掘概念 | 第11页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第11-12页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘的任务 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘的常用方法 | 第14-17页 |
| 3 水轮发电机组振动故障的基本理论 | 第17-26页 |
| ·水轮发电机组的结构 | 第17-19页 |
| ·水轮机的结构及类型 | 第17-18页 |
| ·水轮发电机的结构和类型 | 第18页 |
| ·水轮发电机组的布置方式 | 第18-19页 |
| ·水轮发电机组振动故障的特点 | 第19-20页 |
| ·水轮发电机组振动故障的振因分析 | 第20-24页 |
| ·机械原因引起的振动 | 第20-22页 |
| ·水力原因引起的振动 | 第22-23页 |
| ·电磁因素引起的振动 | 第23-24页 |
| ·水轮发电机组振动故障的危害 | 第24-26页 |
| 4 故障诊断系统数据挖掘技术应用 | 第26-58页 |
| ·数据准备 | 第26页 |
| ·数据挖掘工具选择 | 第26-29页 |
| ·数据挖掘模型建立 | 第29-37页 |
| ·组织数据挖掘源数据 | 第29-30页 |
| ·分析处理源数据 | 第30-35页 |
| ·建立模型 | 第35-37页 |
| ·处理和使用模型 | 第37-44页 |
| ·决策树模型 | 第37-39页 |
| ·聚类分析模型 | 第39-41页 |
| ·神经网络模型 | 第41页 |
| ·时序算法模型 | 第41-44页 |
| ·预测结果对比分析 | 第44-48页 |
| ·模型应用 | 第48-58页 |
| 5 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·总结 | 第58-59页 |
| ·展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
