| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第15-29页 |
| 1.1 课题的背景及研究意义 | 第15-16页 |
| 1.2 热力系统故障诊断的研究现状 | 第16-25页 |
| 1.2.1 热力系统故障诊断的研究内容及现状 | 第17-21页 |
| 1.2.2 热力系统故障诊断方法的研究现状 | 第21-25页 |
| 1.2.3 热力系统故障诊断中存在的问题 | 第25页 |
| 1.3 热力系统变工况动态过程故障诊断需解决的问题 | 第25-26页 |
| 1.4 本文研究内容和结构安排 | 第26-29页 |
| 第2章 本文研究的技术背景 | 第29-41页 |
| 2.1 引言 | 第29页 |
| 2.2 粒子群优化算法 | 第29-32页 |
| 2.2.1 基本粒子群算法 | 第29-30页 |
| 2.2.2 离散粒子群算法 | 第30-31页 |
| 2.2.3 应用举例 | 第31-32页 |
| 2.3 Elman神经网络 | 第32-36页 |
| 2.3.1 Elman网络结构 | 第32-34页 |
| 2.3.2 Elman网络学习算法 | 第34-35页 |
| 2.3.3 应用举例 | 第35-36页 |
| 2.4 近邻法 | 第36-40页 |
| 2.4.1 最近邻法 | 第37-38页 |
| 2.4.2 k-近邻法 | 第38-39页 |
| 2.4.3 应用举例 | 第39-40页 |
| 2.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第3章 基于进化Elman网络的动态过程特征参数参考值预测 | 第41-61页 |
| 3.1 引言 | 第41-43页 |
| 3.2 IPSO算法及验证 | 第43-47页 |
| 3.2.1 IPSO算法原理与步驟 | 第43-45页 |
| 3.2.2 算法验证 | 第45-47页 |
| 3.3 基于HDIPSO的Elman网络自构建学习算法 | 第47-49页 |
| 3.3.1 编码策略 | 第47-48页 |
| 3.3.2 适应度函数 | 第48页 |
| 3.3.3 算法步骤 | 第48-49页 |
| 3.4 仿真研究 | 第49-53页 |
| 3.4.1 Mackey-Glass混沌时间序列预测 | 第50-51页 |
| 3.4.2 CATS时间序列预测 | 第51-53页 |
| 3.5 高加给水系统变工况特征参数参考值预测 | 第53-60页 |
| 3.5.1 高加给水系统简介 | 第53-54页 |
| 3.5.2 高加系统特征参数参考值预测模型建立 | 第54-57页 |
| 3.5.3 特征参数参考值预测结果 | 第57-60页 |
| 3.6 本章小结 | 第60-61页 |
| 第4章 基于粒子群和最近邻的变工况动态过程故障诊断 | 第61-84页 |
| 4.1 引言 | 第61-62页 |
| 4.2 基于粒子群和最近邻的故障诊断方法 | 第62-67页 |
| 4.2.1 基于IPSO算法的典型故障原型获取 | 第63-65页 |
| 4.2.2 特征参数预测和征兆计算 | 第65-66页 |
| 4.2.3 最近邻识别 | 第66-67页 |
| 4.3 仿真研究 | 第67-69页 |
| 4.3.1 问题描述 | 第67-68页 |
| 4.3.2 参数选择 | 第68页 |
| 4.3.3 实验结果 | 第68-69页 |
| 4.4 高加给水系统故障仿真诊断实例 | 第69-82页 |
| 4.4.1 高加给水系统的常见故障 | 第69-70页 |
| 4.4.2 高加系统典型故障与故障特征参数 | 第70-72页 |
| 4.4.3 故障原型获取 | 第72-73页 |
| 4.4.4 额定工况下故障诊断结果 | 第73-76页 |
| 4.4.5 不同稳态工况下故障诊断结果 | 第76-80页 |
| 4.4.6 变负荷动态过程故障诊断结果 | 第80-82页 |
| 4.5 本章小结 | 第82-84页 |
| 第5章 基于集成分类器的变工况动态过程故障诊断 | 第84-100页 |
| 5.1 引言 | 第84-86页 |
| 5.2 集成分类器诊断模型 | 第86-90页 |
| 5.2.1 基本思想 | 第86-89页 |
| 5.2.2 具体实现 | 第89-90页 |
| 5.3 故障仿真诊断研究 | 第90-99页 |
| 5.3.1 420MW负荷稳态工况下故障诊断结果 | 第90-93页 |
| 5.3.2 降负荷动态过程故障诊断结果 | 第93-96页 |
| 5.3.3 升负荷动态过程故障诊断结果 | 第96-99页 |
| 5.4 本章小结 | 第99-100页 |
| 第6章 结论与展望 | 第100-102页 |
| 6.1 论文的主要工作及创新点 | 第100-101页 |
| 6.2 今后的研究方向 | 第101-102页 |
| 参考文献 | 第102-115页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第115-116页 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 | 第116-117页 |
| 致谢 | 第117-118页 |
| 作者简介 | 第118页 |
