基于神经网络的TRT故障诊断技术研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| ·故障诊断技术国内外研究现状 | 第8-11页 |
| ·国外研究和应用现状 | 第9页 |
| ·国内研究和应用现状 | 第9-10页 |
| ·故障诊断系统的智能化发展 | 第10-11页 |
| ·选题的依据和意义 | 第11-12页 |
| ·研究目标和研究的内容 | 第12-15页 |
| ·研究目标 | 第12-13页 |
| ·研究内容 | 第13-14页 |
| ·论文结构 | 第14-15页 |
| 2 故障诊断理论与体系结构 | 第15-22页 |
| ·故障诊断技术发展概述 | 第15页 |
| ·故障诊断系统的总体框架 | 第15-16页 |
| ·故障诊断及状态检测基本过程 | 第16-18页 |
| ·TRT 故障诊断仪器仪表 | 第18-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 3 TRT 故障机理研究 | 第22-28页 |
| ·TRT 透平转子常见的故障 | 第23-26页 |
| ·TRT 电液伺服控制系统常见故障 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 4 基于神经网络的TRT 诊断系统设计 | 第28-43页 |
| ·神经网络基本原理 | 第28-30页 |
| ·神经网络的能力及优点 | 第30-31页 |
| ·BP 神经网络 | 第31-38页 |
| ·BP 网络概述 | 第31-32页 |
| ·BP 神经网络结构 | 第32-33页 |
| ·BP 网络的故障诊断算法 | 第33-34页 |
| ·BP 神经网络算法改进 | 第34-35页 |
| ·BP 神经网络结构的实现 | 第35-38页 |
| ·基于神经网络的TRT 故障诊断系统的开发 | 第38-42页 |
| ·故障诊断模型的建立 | 第38-39页 |
| ·数据准备 | 第39-40页 |
| ·TRT 透平转子故障神经网络训练 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 5 TRT 状态监测及故障诊断系统的软硬件设计 | 第43-55页 |
| ·TRT 远程执行中心故障诊断及保障体系 | 第43-46页 |
| ·PLC 系统各站之间的数据通讯 | 第46-47页 |
| ·TRT PLC 系统的软、硬件设计 | 第47-52页 |
| ·TRT 系统PLC 硬件设计 | 第47-49页 |
| ·PLC 控制系统软件设计 | 第49-52页 |
| ·故障诊断可视化界面开发软件 | 第52-54页 |
| ·TRT 故障VB 界面的确立 | 第52页 |
| ·VB 与SIEMENS PLC 之间的数据通讯 | 第52-53页 |
| ·TRT 故障诊断VB 界面的设计 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 6 TRT 状态监测故障诊断系统的研究与应用 | 第55-63页 |
| ·选择性控制技术在TRT 控制中的研究与应用 | 第55-59页 |
| ·选择性控制保护技术的程序设计 | 第55-56页 |
| ·TRT 正常控制策略 | 第56-57页 |
| ·利用诊断技术对TRT 控制改进 | 第57-59页 |
| ·静叶锁定保护技术的应用 | 第59-60页 |
| ·液压锁保护技术 | 第60-61页 |
| ·液压锁工作原理 | 第60-61页 |
| ·液压锁主要功能 | 第61页 |
| ·故障诊断技术应用效果 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 7 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·工作总结 | 第63-64页 |
| ·进一步工作展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 作者攻读学位期间发表的论文 | 第68-69页 |
| 附件 | 第69-71页 |
