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粒子群径向基神经网络在凝汽器真空故障诊断中的应用

摘要第1-7页
Abstract第7-11页
第1章 绪论第11-16页
   ·课题的研究背景和意义第11-12页
   ·凝汽器故障诊断的国内外研究现状第12-15页
   ·课题的研究任务第15-16页
第2章 凝汽器真空应达值的计算第16-26页
   ·凝汽器真空应达值的在线计算第16-17页
   ·温升值确定方法第17-18页
   ·端差值确定方法第18-23页
     ·汽轮机的广义排汽量的计算第19-21页
     ·汽循环冷却水流量的计算第21-22页
     ·总体传热系数的计算第22-23页
   ·凝汽器真空应达值在线计算软件实现第23-25页
   ·本章小结第25-26页
第3章 粒子群 RBF 凝汽器故障诊断模型的设计第26-42页
   ·火电机组凝汽器故障诊断概述第26-27页
   ·凝汽器故障诊断征兆集第27-31页
     ·真空急剧下降原因第27-28页
     ·真空缓慢下降原因第28页
     ·征兆参数的模糊化过程第28-29页
     ·故障征兆集的数据处理第29-31页
   ·RBF 神经网络设计第31-37页
     ·RBF 神经网络模型第31-34页
     ·RBF 网络的聚类法设计实现第34-37页
   ·粒子群径向基神经网络的设计第37-41页
     ·粒子群对径向神经网络的修正第37-39页
     ·粒子群算法优化神经网络实现过程第39-41页
   ·本章小结第41-42页
第4章 凝汽器故障诊断应用程序开发第42-53页
   ·应用程序设计概述第42-43页
   ·C++Builder 与 Matlab 混合编程实现方法第43-47页
     ·Matlab 与 BCB 接口方法第44-45页
     ·Matlab 与 BCB 接口实现具体步骤第45-47页
   ·C++ Builder 与 SQL 数据库的通信第47-50页
     ·SQL SEVER2000 配置简介第47-48页
     ·C++ Builder 与数据库 SQL 的连接第48-50页
   ·凝汽器故障诊断系统界面设计第50-52页
   ·本章小结第52-53页
结论与展望第53-55页
参考文献第55-59页
攻读学位期间取得的研究成果及发表的学术论文第59-60页
致谢第60页

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