| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 论文研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 故障诊断方法的分类 | 第11页 |
| 1.3 燃气轮机气路故障诊断技术国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第13-15页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第15-16页 |
| 第2章 船用三轴燃气轮机非线性气路故障仿真 | 第16-45页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 燃气轮机气路故障植入方法研究 | 第16-20页 |
| 2.2.1 燃气轮机的气路故障状态特点 | 第17页 |
| 2.2.2 部件匹配工作点与特性线的平移 | 第17-18页 |
| 2.2.3 故障因子 | 第18-19页 |
| 2.2.4 故障因子的植入 | 第19-20页 |
| 2.3 燃气轮机非线性仿真模型的建立 | 第20-25页 |
| 2.3.1 燃气轮机非线性数学模型 | 第21-24页 |
| 2.3.2 燃气轮机非线性仿真模型 | 第24-25页 |
| 2.4 仿真结果及分析 | 第25-43页 |
| 2.4.1 低压压气机效率故障因子下的参数变化 | 第26-28页 |
| 2.4.2 低压压气机流量故障因子下的参数变化 | 第28-29页 |
| 2.4.3 高压压气机效率故障因子下的参数变化 | 第29-30页 |
| 2.4.4 高压压气机流量故障因子下的参数变化 | 第30-32页 |
| 2.4.5 高压涡轮效率故障因子下的参数变化 | 第32-33页 |
| 2.4.6 高压涡轮流量故障因子下的参数变化 | 第33-35页 |
| 2.4.7 低压涡轮效率故障因子下的参数变化 | 第35-36页 |
| 2.4.8 低压涡轮流量故障因子下的参数变化 | 第36-37页 |
| 2.4.9 动力涡轮效率故障因子下的参数变化 | 第37-39页 |
| 2.4.10 动力涡轮流量故障因子下的参数变化 | 第39-40页 |
| 2.4.11 多故障因子下的参数变化 | 第40-43页 |
| 2.5 本章小结 | 第43-45页 |
| 第3章 基于多模型RBF神经网络的船用三轴燃气轮机气路故障诊断算法 | 第45-57页 |
| 3.1 引言 | 第45页 |
| 3.2 燃气轮机气路故障诊断的思路 | 第45-46页 |
| 3.3 基于多模型径向基神经网络的故障诊断算法原理 | 第46-48页 |
| 3.4 径向基函数神经网络简介 | 第48-50页 |
| 3.5 燃气轮机故障诊断算法的实现 | 第50-56页 |
| 3.5.1 系统识别阶段 | 第50-55页 |
| 3.5.2 系统故障检测与隔离的策略 | 第55-56页 |
| 3.6 本章小结 | 第56-57页 |
| 第4章 船用三轴燃气轮机气路故障诊断仿真验证 | 第57-79页 |
| 4.1 引言 | 第57页 |
| 4.2 燃气轮机气路故障诊断仿真验证平台总体设计 | 第57-59页 |
| 4.3 燃气轮机气路故障仿真系统设计 | 第59-60页 |
| 4.3.1 仿真系统硬件设计 | 第59页 |
| 4.3.2 仿真系统软件设计 | 第59-60页 |
| 4.4 燃气轮机气路故障诊断系统设计 | 第60-71页 |
| 4.4.1 诊断系统硬件设计 | 第60-61页 |
| 4.4.2 信号传输通道 | 第61-64页 |
| 4.4.3 诊断系统软件设计 | 第64-71页 |
| 4.5 故障诊断实时仿真实验研究 | 第71-78页 |
| 4.5.1 无故障状态下仿真结果 | 第71-73页 |
| 4.5.2 单故障因子2%仿真结果 | 第73-74页 |
| 4.5.3 单故障因子植入5%仿真结果 | 第74-76页 |
| 4.5.4 多故障因子植入仿真结果 | 第76-78页 |
| 4.6 本章小结 | 第78-79页 |
| 结论 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-84页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第84-85页 |
| 致谢 | 第85页 |