基于信息融合的磨煤机故障诊断技术的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| ·选题背景及意义 | 第9-10页 |
| ·课题的研究现状 | 第10-14页 |
| ·故障诊断技术研究现状 | 第11-13页 |
| ·磨煤机故障诊断技术研究现状 | 第13-14页 |
| ·本文的研究内容 | 第14-16页 |
| 第2章 基于信息融合的故障诊断方法 | 第16-23页 |
| ·信息融合的基本概念 | 第16-17页 |
| ·信息融合的原理 | 第17-18页 |
| ·信息融合的常用方法 | 第18-19页 |
| ·基于信息融合的故障诊断技术 | 第19-21页 |
| ·应用信息融合进行故障诊断的优势 | 第19-20页 |
| ·基于信息融合的火电设备故障诊断 | 第20-21页 |
| ·信息融合故障诊断的通用模型 | 第21-22页 |
| ·基于信息融合的磨煤机故障诊断模型 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 MPS型中速磨煤机特征参数与故障分析 | 第23-31页 |
| ·MPS型中速磨煤机主要技术参数和结构 | 第23-25页 |
| ·MPS型中速磨煤机的主要技术参数 | 第23页 |
| ·MPS型中速磨煤机的结构 | 第23-25页 |
| ·MPS型中速磨煤机的运行状态参数 | 第25-28页 |
| ·MPS型中速磨煤机主要故障分析 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 基于模糊聚类分析与证据理论的故障诊断方法 | 第31-44页 |
| ·模糊聚类分析算法 | 第31-37页 |
| ·模糊聚类分析基本概念 | 第31-33页 |
| ·模糊聚类分析的一般步骤 | 第33-37页 |
| ·D-S证据理论 | 第37-41页 |
| ·D-S证据理论基本概念 | 第37-41页 |
| ·D-S证据理论的决策规则 | 第41页 |
| ·基于模糊聚类分析和D-S证据理论的故障诊断方法 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 MPS型中速磨故障诊断方法实例验证 | 第44-51页 |
| ·故障模式和故障特征向量的选取 | 第44页 |
| ·典型故障数据与故障检测样本 | 第44-45页 |
| ·实例诊断 | 第45-48页 |
| ·计算支持度 | 第45-47页 |
| ·诊断结果判定 | 第47-48页 |
| ·诊断结果分析 | 第48页 |
| ·多检测样本模式下的诊断 | 第48-50页 |
| ·批量数据验证 | 第50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第6章 结论 | 第51-53页 |
| ·主要的研究成果 | 第51页 |
| ·待解决问题 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
