基于多源信息融合的水电机组故障诊断与轴心轨迹识别技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-21页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第10页 |
| ·水电机组故障诊断研究现状 | 第10-13页 |
| ·多源信息融合技术与水电机组故障诊断 | 第13-19页 |
| ·水电机组故障诊断研究难点 | 第19-21页 |
| 2 水电机组故障机理 | 第21-28页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·水力发电机组故障特征 | 第21-22页 |
| ·水电机组的故障机理 | 第22-24页 |
| ·水电机组的振动故障识别 | 第24-26页 |
| ·各频率征兆所对应的故障 | 第26-27页 |
| ·水电机组不确定信息引发的故障 | 第27页 |
| ·小结 | 第27-28页 |
| 3 信息融合诊断技术 | 第28-37页 |
| ·引言 | 第28-31页 |
| ·信息融合方法 | 第31-32页 |
| ·基于D-S证据理论的水电机组故障诊断模型 | 第32-36页 |
| ·小结 | 第36-37页 |
| 4 水电机组轴心轨迹自动辨别 | 第37-52页 |
| ·引言 | 第37页 |
| ·轴心轨迹特点 | 第37-38页 |
| ·轴心轨迹识别原理 | 第38-46页 |
| ·基于Racah矩的轴心轨迹特征提取 | 第46-49页 |
| ·轴心轨迹特征自动识别 | 第49-50页 |
| ·识别效果分析 | 第50-51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| 5 基于粗糙集的特征提取 | 第52-64页 |
| ·引言 | 第52页 |
| ·粗糙集理论概述与研究现状 | 第52-53页 |
| ·粗糙集理论知识 | 第53-54页 |
| ·属性约简和值约简算法研究 | 第54-57页 |
| ·基于改进人工鱼群的分类规则算法 | 第57-63页 |
| ·总结 | 第63-64页 |
| 6 基于多Agent的水电机组故障诊断方法 | 第64-81页 |
| ·引言 | 第64页 |
| ·多Agent系统理论概述 | 第64-66页 |
| ·水电机组故障诊断任务分解 | 第66页 |
| ·基于MAS的水电机组故障诊断模型设计 | 第66-72页 |
| ·实例分析 | 第72-80页 |
| ·小结 | 第80-81页 |
| 7 全文总结与展望 | 第81-83页 |
| ·全文总结 | 第81页 |
| ·展望 | 第81-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-91页 |
| 附录1 攻读博士学位期间发表的论文目录 | 第91-92页 |
| 附录2 攻读博士学位期间参与和完成的科研项目 | 第92页 |
