| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 目录 | 第10-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-22页 |
| 1.1 燃气轮机状态监测与故障诊断的主要任务与意义 | 第13-14页 |
| 1.2 燃气轮机状态监测与故障诊断技术的发展 | 第14-16页 |
| 1.3 燃气轮机故障诊断国内外研究现状 | 第16-19页 |
| 1.4 燃气轮机热参数故障诊断系统中的几个基本概念介绍及本文所做的工作 | 第19-22页 |
| 第二章 燃气轮机故障诊断中的状态监测理论与应用 | 第22-31页 |
| 2.1 状态监测中的 t 统计假设检验理论 | 第22-26页 |
| 2.1.1 假设检验原理 | 第22-23页 |
| 2.1.2 T 检验原理 | 第23-26页 |
| 2.2 假设检验在燃气轮机状态监测中的应用 | 第26-29页 |
| 2.2.1 燃气轮机变工况模型 | 第26-27页 |
| 2.2.2 燃气轮机无故障总体均值的确定 | 第27-28页 |
| 2.2.3 样本采样处理 | 第28-29页 |
| 2.3 软件编制及实例验证 | 第29-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 燃气轮机故障方程的原理与求解 | 第31-44页 |
| 3.1 燃气轮机故障模型原理 | 第31-33页 |
| 3.2 线性故障方程的求解 | 第33-34页 |
| 3.3 非线性故障方程的求解 | 第34-42页 |
| 3.3.1 燃气轮机的非线性诊断模型 | 第34-35页 |
| 3.3.2 BFGS 最优化的基本原理 | 第35-36页 |
| 3.3.3 燃气轮机故障方程目标函数的建立与求解 | 第36-40页 |
| 3.3.4 应用 BFGS 法的实例分析 | 第40-42页 |
| 3.4 关于故障因子的数目 | 第42-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 燃气轮机故障诊断中的模式识别理论 | 第44-54页 |
| 4.1 模式识别概念及发展情况 | 第44-45页 |
| 4.2 模式识别技术在燃气轮机中的应用 | 第45-52页 |
| 4.2.1 聚类分析 | 第46-48页 |
| 4.2.2 人工神经网络 | 第48-52页 |
| 4.2.3 支持向量机 | 第52页 |
| 4.3 本章小结 | 第52-54页 |
| 第五章 （板卡式）便携式虚拟仪器的设计 | 第54-77页 |
| 5.1 虚拟仪器测试系统的设计基础 | 第54-60页 |
| 5.1.1 虚拟仪器的组成 | 第55页 |
| 5.1.2 虚拟仪器中的硬件组成 | 第55-58页 |
| 5.1.3 虚拟仪器的软件开发平台 | 第58-60页 |
| 5.2 基于虚拟仪器技术的便携式燃气轮机热参数故障诊断系统的设计与开发 | 第60-76页 |
| 5.2.1 基于虚拟仪器的便携式燃气轮机故障诊断系统的设计要求 | 第60页 |
| 5.2.2 测试系统的硬件设计 | 第60-65页 |
| 5.2.3 测试系统的软件构成 | 第65-72页 |
| 5.2.4 各模块的总装及主界面介绍 | 第72-74页 |
| 5.2.5 燃气轮机热参数故障诊断实例演示及分析 | 第74-76页 |
| 5.3 本章小结 | 第76-77页 |
| 第六章 总结与展望 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第84页 |
