| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 课题的研究现状 | 第12-18页 |
| 1.2.1 状态监测与故障诊断基本概念 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内外研究现状 | 第13-18页 |
| 1.3 本课题研究内容 | 第18-20页 |
| 第2章 MPS型中速磨煤机的监测参数和故障类型 | 第20-28页 |
| 2.1 MPS中速磨煤机的状态监测参数 | 第20-23页 |
| 2.2 MPS中速磨煤机的常见故障分析 | 第23-27页 |
| 2.2.1 磨煤机少煤或断煤 | 第24-25页 |
| 2.2.2 磨堵煤 | 第25-26页 |
| 2.2.3 一次风管堵塞 | 第26-27页 |
| 2.2.4 磨自燃 | 第27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 MPS型中速磨煤机建模及仿真 | 第28-50页 |
| 3.1 制粉系统模型 | 第29-35页 |
| 3.1.1 磨入口一次风温度和流量模型 | 第30-31页 |
| 3.1.2 磨内原煤量和煤粉量模型 | 第31-32页 |
| 3.1.3 磨出口温度模型 | 第32-35页 |
| 3.2 模型参数辨识 | 第35-36页 |
| 3.2.1 参数辨识机理 | 第35页 |
| 3.2.2 磨入口一次风温度和流量辨识 | 第35-36页 |
| 3.2.3 磨内原煤量和煤粉量辨识 | 第36页 |
| 3.2.4 磨出口温度辨识 | 第36页 |
| 3.3 模型验证的仿真分析 | 第36-44页 |
| 3.3.1 磨入口一次风温度和流量验证 | 第37-38页 |
| 3.3.2 磨电流验证 | 第38-39页 |
| 3.3.3 磨出口温度验证 | 第39-42页 |
| 3.3.4 模型扰动的仿真分析 | 第42-44页 |
| 3.4 模型故障模拟的仿真分析 | 第44-48页 |
| 3.4.1 磨断煤故障模拟 | 第45-46页 |
| 3.4.2 磨满煤故障模拟 | 第46-47页 |
| 3.4.3 磨自燃故障模拟 | 第47-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-50页 |
| 第4章 基于D-S证据理论和PCCS的概率融合故障诊断 | 第50-64页 |
| 4.1 针对数据趋势变化的皮尔逊相关系数 | 第50-52页 |
| 4.2 针对变量距离的自定义可信度函数 | 第52-55页 |
| 4.2.1 常见距离函数 | 第52-53页 |
| 4.2.2 基于正态分布的可信度函数 | 第53-54页 |
| 4.2.3 综合概率函数 | 第54-55页 |
| 4.3 多传感器融合算法 | 第55-58页 |
| 4.3.1 D-S证据理论 | 第56-58页 |
| 4.3.2 融合概率算法 | 第58页 |
| 4.4 实例分析 | 第58-63页 |
| 4.4.1 断煤过程中的故障诊断 | 第59-62页 |
| 4.4.2 故障发展过程中的概率变化 | 第62-63页 |
| 4.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 第5章 结论与展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |