| 第一章 绪论 | 第1-16页 |
| §1．1 引言 | 第6页 |
| §1．2 专家系统的定义 | 第6-10页 |
| 1．2．1 专家系统的技术组成 | 第7-9页 |
| 1．2．2 专家系统的模块组成 | 第9-10页 |
| 1．2．3 专家系统的特点 | 第10页 |
| 1．2．4 专家系统的局限性 | 第10页 |
| §1．3 专家系统的发展现状 | 第10-12页 |
| 1．3．1 专家系统结构的发展 | 第11-12页 |
| 1．3．2 建立专家系统工具的发展 | 第12页 |
| §1．4 电站专家系统的现状 | 第12-14页 |
| §1．5． 本文研究目标和主要内容 | 第14-15页 |
| §1．6． 本章小结 | 第15-16页 |
| 第二章 系统的组成 | 第16-33页 |
| §2．1 概述 | 第16-17页 |
| §2．2． 对象模型概述 | 第17-18页 |
| §2．3 系统数据管理 | 第18-21页 |
| 2．3．1 系统数据库的构造 | 第18-20页 |
| 2．3．2 获得中间数据 | 第20-21页 |
| 2．3．3 诊断结果和历史记录 | 第21页 |
| §2．4 系统的知识表达 | 第21-27页 |
| 2．4．1 对象模型中的知识表达 | 第22-23页 |
| 2．4．2 知识库的表达 | 第23-27页 |
| §2．5 系统的推理方法 | 第27-31页 |
| 2．5．1 判定树 | 第27-28页 |
| 2．5．2 演绎逻辑 | 第28-29页 |
| 2．5．3 浅推理和深推理 | 第29-30页 |
| 2．5．4 正向链和反向链 | 第30页 |
| 2．5．5 溯因推理 | 第30-31页 |
| §2．6 用户界面 | 第31-32页 |
| §2．7 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 构造知识库和推理机 | 第33-41页 |
| §3．1 概述 | 第33页 |
| §3．2 事实库的构造 | 第33-35页 |
| §3．3 规则的模糊推理 | 第35-38页 |
| 3．3．1 经验主观概率 | 第35-36页 |
| 3．3．2 信任度和确定性因子 | 第36-38页 |
| §3．4 推理机的循环控制 | 第38-40页 |
| §3．5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 空气系统和制粉系统的诊断模型 | 第41-57页 |
| §4．1 空气系统的诊断模型 | 第41-52页 |
| 4．1．1 空气预热器漏风和排烟损失关系的计算模型 | 第41-47页 |
| 4．1．2 排烟损失过高原因分析 | 第47-52页 |
| 4．1．3 排烟温度及成分（O_2、CO_2、CO）的在线监测 | 第52页 |
| §4．2 制粉系统的诊断模型 | 第52-56页 |
| 4．2．1 制粉系统内导致排烟损失过高的原因分析 | 第54-56页 |
| 4．2．2 燃煤特性的在线处理 | 第56页 |
| §4．3 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 烟气系统和汽水系统的诊断模型 | 第57-71页 |
| §5．1 烟气系统的诊断模型 | 第57-65页 |
| 5．1．1 水冷壁结渣故障特征提取 | 第57-62页 |
| 5．1．2 燃料风门开度对锅炉效率的影响 | 第62-63页 |
| 5．1．3 燃烧器投运方式对排烟损失的影响 | 第63页 |
| 5．1．4 一次风率对排烟温度的影响 | 第63-64页 |
| 5．1．5 燃烧器摆角对锅炉效率及Q_2的影响 | 第64-65页 |
| §5．2 汽水系统的诊断模型 | 第65-70页 |
| 5．2．1 对流受热面积灰结渣的诊断模型 | 第65-67页 |
| 5．2．2 过、再热器管壁超温原因诊断模型 | 第67-69页 |
| 5．2．3 给水温度对排烟温度及燃煤量的影响 | 第69页 |
| 5．2．4 减温水量对排烟温度的影响 | 第69-70页 |
| §5．3 本章小结 | 第70-71页 |
| 第六章 系统运行实例分析 | 第71-77页 |
| §6．1 设备分析 | 第71-73页 |
| §6．2 数据分析 | 第73-75页 |
| §6．3 结果分析 | 第75-76页 |
| §6．4 本章小结 | 第76-77页 |
| 第七章 结论 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-80页 |