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汽轮发电机组状态监测与故障预警系统研究

摘要第1-7页
Abstract第7-15页
物理量名称及符号表第15-18页
第1章 绪论第18-32页
   ·课题研究的目的和意义第18-20页
   ·设备状态监测的研究现状第20-23页
     ·国内外现状第20-22页
     ·存在问题第22-23页
   ·设备监测信号异常分析研究现状第23-24页
     ·国内外现状第23-24页
     ·存在问题第24页
   ·设备故障风险分析研究现状第24-26页
     ·国内外现状第24-25页
     ·存在问题第25-26页
   ·设备状态识别方法研究现状第26-28页
     ·国内外现状第26-27页
     ·存在问题第27-28页
   ·本文研究内容及论文结构第28-32页
     ·论文研究内容第28-30页
     ·论文结构第30-32页
第2章 汽轮发电机组故障模式及征兆的表示及优化第32-78页
   ·汽轮发电机组故障模式的表示第32-51页
     ·故障模式的符号表示及分类第32-33页
     ·故障模式改进的FMEA表示第33-35页
     ·汽轮发电机组典型故障模式表示第35-51页
   ·汽轮发电机组典型故障模式征兆的表示及分类第51-57页
     ·典型特征征兆来源第51-52页
     ·特征征兆的特征模式量化表示第52-56页
     ·特征征兆的功能分类第56-57页
   ·基于粗糙集理论的多层次故障模式征兆优化及分类第57-67页
     ·粗糙集理论第58-61页
     ·多层次故障模式的特征征兆优化模型第61-65页
     ·故障模式的特征征兆功能划分模型第65-67页
   ·案例分析第67-77页
   ·本章小结第77-78页
第3章 汽轮发电机组故障异常搜索方法研究第78-98页
   ·聚类分析理论第78-82页
     ·常用聚类划分方法第78-80页
     ·孤立点搜索技术第80-82页
   ·基于K-均距离的汽轮发电机组异常搜索模型第82-91页
     ·输入初始化处理第83-86页
     ·时间序列的特征模式计算第86-87页
     ·基于K-均距离异常搜索第87-89页
     ·模型参数优化第89-91页
   ·实例分析第91-97页
   ·本章小结第97-98页
第4章 汽轮发电机组故障属性识别方法研究第98-126页
   ·故障预测理论基础第98-107页
     ·灰色预测理论基础第99-104页
     ·自回归预测理论基础第104-107页
     ·组合预测模型概述第107页
   ·灰色-AR(N)组合预测模型的建立第107-111页
   ·基于多特征的属性识别模型第111-114页
     ·多特征状态空间的表示第111-112页
     ·基于多特征的属性识别模型建立第112-114页
   ·汽轮发电机组故障振动特征频率属性识别模型第114-118页
     ·振动特征频率属性征兆初始化第114-116页
     ·振动特征频率属性征兆趋势预测第116页
     ·属性状态空间识别第116-118页
   ·案例分析第118-125页
   ·本章小结第125-126页
第5章 汽轮发电机组故障强度评价方法研究第126-152页
   ·逻辑回归原理第126-135页
     ·逻辑回归理论概述第126-128页
     ·逻辑回归估计第128-132页
     ·累积逻辑回归第132-135页
   ·基于时间序列综合指标的改进逻辑回归模型第135-137页
   ·汽轮发电机组故障概率逻辑回归模型第137-140页
     ·不可辨识程度故障模式概率模型第138-139页
     ·可辨识程度故障模式概率模型第139-140页
   ·故障措施的FMEA反查第140页
   ·案例分析第140-151页
     ·不可辨识故障模式概率计算第141-145页
     ·可辨识故障模式概率计算第145-151页
   ·本章小结第151-152页
第6章 汽轮发电机组状态监测与故障预警系统第152-171页
   ·基于多智能体的监测与预警系统总体构架第152-155页
   ·状态监测与故障预警系统的设计开发需求第155-161页
     ·系统总体设计原则第155页
     ·系统开发工具第155-157页
     ·系统数据库及接口设计第157-161页
   ·状态监测与故障预警系统的功能设计第161-170页
     ·信息管理系统第162-164页
     ·异常搜索分析系统第164-166页
     ·异常属性识别系统第166-167页
     ·故障概率计算系统第167-169页
     ·故障预警报告第169-170页
   ·本章小结第170-171页
第7章 结论与展望第171-174页
   ·全文总结第171-172页
   ·论文的主要创新点第172页
   ·有待进一步开展的工作第172-174页
参考文献第174-184页
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果第184-186页
攻读博士学位期间参加的科研工作第186-187页
致谢第187-188页
作者简介第188页

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