| 摘要 | 第1页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 引言 | 第7-14页 |
| ·选题背景及意义 | 第7-8页 |
| ·汽轮机故障诊断研究现状 | 第8-10页 |
| ·国外发展情况 | 第8-9页 |
| ·国内发展情况 | 第9-10页 |
| ·粗糙集研究现状 | 第10-11页 |
| ·支持向量机研究现状 | 第11-12页 |
| ·论文结构与内容 | 第12-14页 |
| 第二章 常见汽轮机振动故障分析 | 第14-30页 |
| ·汽轮机常见异常振动概述 | 第14-15页 |
| ·汽轮机组振动故障诊断的一般体系结构 | 第15-17页 |
| ·汽轮机常见故障分析 | 第17-25页 |
| ·转子不平衡 | 第17-20页 |
| ·转子碰磨 | 第20-22页 |
| ·油膜振荡 | 第22-23页 |
| ·转子不对中 | 第23-24页 |
| ·转子裂纹 | 第24页 |
| ·支撑系统松动 | 第24-25页 |
| ·机组常见振动故障特征 | 第25-27页 |
| ·机组振动故障的基本原因及治理措施 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于粗糙集理论和属性约简的汽轮机故障诊断分析 | 第30-40页 |
| ·集合等价关系与等价类 | 第30页 |
| ·粗糙集 | 第30-33页 |
| ·Rough 集的基本概念 | 第31-33页 |
| ·近似集的性质 | 第33页 |
| ·属性约简的数据分析方法 | 第33-36页 |
| ·约简的基本概念 | 第34页 |
| ·信息系统及其表示 | 第34-35页 |
| ·属性约简的数据分析方法 | 第35-36页 |
| ·属性约简的区分矩阵方法 | 第36页 |
| ·故障诊断实例分析 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 基于RS 和SVM 的汽轮机振动故障诊断实例 | 第40-49页 |
| ·支持向量机理论简介 | 第40-44页 |
| ·最优超平面及其推广 | 第40-42页 |
| ·核函数 | 第42-44页 |
| ·支持向量机分类算法 | 第44页 |
| ·基于RS 和SVM 的汽轮机故障诊断原理与步骤 | 第44-47页 |
| ·诊断原理 | 第44-45页 |
| ·诊断步骤 | 第45-47页 |
| ·实验结果对比分析 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 结论 | 第49-51页 |
| ·全文总结 | 第49页 |
| ·进一步研究方向 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第55页 |