基于证据理论信息融合的电站锅炉故障诊断
| 中文摘要 | 第1页 |
| 英文摘要 | 第3-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-11页 |
| ·引言 | 第6-7页 |
| ·国内外研究现状 | 第7-8页 |
| ·信息融合 | 第8-9页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第9-11页 |
| 第二章 空气预热器 | 第11-20页 |
| ·火电机组常用的空气预热器 | 第11-14页 |
| ·管式空气预热器 | 第12页 |
| ·回转式空气预热器 | 第12-14页 |
| ·三分仓回转式空气预热器的主要结构 | 第14-18页 |
| ·转动部件 | 第15页 |
| ·蓄热元件 | 第15-16页 |
| ·主轴与驱动装置 | 第16页 |
| ·轴承润滑装置与吹灰装置 | 第16-17页 |
| ·密封装置 | 第17-18页 |
| ·三分仓式空气预热器的运行现状 | 第18-20页 |
| 第三章 空气预热器在运行中常见的故障 | 第20-28页 |
| ·低温腐蚀与堵灰 | 第20-22页 |
| ·低温腐蚀 | 第20-21页 |
| ·堵灰 | 第21-22页 |
| ·堵灰的预防和吹灰装置 | 第22页 |
| ·空气预热器的漏风 | 第22-27页 |
| ·携带漏风的计算 | 第23-24页 |
| ·直接漏风的计算 | 第24-26页 |
| ·转子热态变形 | 第26-27页 |
| ·受热面磨损和二次燃烧 | 第27-28页 |
| 第四章 DS证据理论信息融合方法 | 第28-36页 |
| ·证据理论的起源 | 第28-29页 |
| ·证据理论的基本概念 | 第29-33页 |
| ·识别框架 | 第29页 |
| ·基本概率赋值 | 第29-30页 |
| ·置信函数 | 第30-31页 |
| ·似然函数 | 第31页 |
| ·置信度区间 | 第31-32页 |
| ·基本概率赋值函数与置信函数的关系 | 第32-33页 |
| ·证据理论的组合规则 | 第33-34页 |
| ·实际应用中置信函数的获取 | 第34页 |
| ·证据理论的发展 | 第34-36页 |
| 第五章 证据理论在空气预热器故障诊断中的应用 | 第36-52页 |
| ·空气预热器故障模式的选定 | 第36页 |
| ·选取合适的测量信号作为证据 | 第36-38页 |
| ·获取基本概率赋值函数 | 第38-43页 |
| ·基于典型样本的获取方法 | 第38-39页 |
| ·基于相似度的获取方法 | 第39-41页 |
| ·基于神经网络的获取方法 | 第41-43页 |
| ·实例验证 | 第43-52页 |
| ·典型样本方法应用 | 第44-48页 |
| ·相似度获取方法应用 | 第48-49页 |
| ·神经网络获取方法应用 | 第49-52页 |
| 第六章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 在校期间发表论文及参加科研情况 | 第61页 |
