| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 课题国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 锅炉四管泄漏故障诊断研究发展现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 高低压给水加热器系统泄漏故障诊断研究发展现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 本文研究特点 | 第12-13页 |
| 1.3 论文的主要工作 | 第13-14页 |
| 第2章 汽水循环系统故障分析与仿真研究 | 第14-27页 |
| 2.1 研究对象及仿真实验平台简介 | 第14-15页 |
| 2.1.1 研究对象简介 | 第14-15页 |
| 2.1.2 仿真实验平台简介 | 第15页 |
| 2.2 锅炉“四管”泄漏故障分析及故障规律仿真研究 | 第15-19页 |
| 2.2.1“四管”泄漏故障原因分析 | 第15-16页 |
| 2.2.2 600MW机组“四管”泄漏故障规律仿真研究 | 第16-19页 |
| 2.3 高加泄漏故障分析及故障规律仿真研究 | 第19-23页 |
| 2.3.1 高加泄漏故障分析 | 第19-20页 |
| 2.3.2 高加泄漏故障规律仿真实验研究 | 第20-23页 |
| 2.4 低压加热器泄漏故障分析及故障特征规律仿真研究 | 第23-26页 |
| 2.4.1 低加泄漏故障分析 | 第23页 |
| 2.4.2 低加泄漏故障规律仿真实验研究 | 第23-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 热力系统故障的神经网络诊断方法 | 第27-39页 |
| 3.1 神经网络基本原理 | 第27-31页 |
| 3.1.1 神经元模型及结构 | 第27-28页 |
| 3.1.2 BP神经网络结构及算法 | 第28-31页 |
| 3.2 神经网络故障诊断方法的总体流程 | 第31-33页 |
| 3.2.1 故障诊断的一般原理 | 第31-32页 |
| 3.2.2 神经网络故障诊断方法组成和实现步骤 | 第32-33页 |
| 3.3 故障征兆的模糊表达方法 | 第33-34页 |
| 3.3.1 隶属函数概念 | 第33页 |
| 3.3.2 故障征兆模糊计算 | 第33-34页 |
| 3.4 故障神经网络诊断模型 | 第34-36页 |
| 3.4.1 典型故障样本获取 | 第34-35页 |
| 3.4.2 故障样本的归一化处理 | 第35-36页 |
| 3.4.3 故障诊断模型的建立 | 第36页 |
| 3.5 不同负荷程度多变故障的诊断方法 | 第36-37页 |
| 3.5.1 不同工况特征参数正常值的确定 | 第37页 |
| 3.5.2 征兆缩放寻优技术的应用 | 第37页 |
| 3.6 本章小结 | 第37-39页 |
| 第4章 汽水循环系统泄漏故障的分层次诊断方法 | 第39-45页 |
| 4.1 故障分层次定位及诊断的总体思路 | 第39页 |
| 4.2 故障子系统定位神经网络模型建立 | 第39-42页 |
| 4.2.1 故障定位神经网络模型输入参数选择 | 第39-41页 |
| 4.2.2 故障定位神经网络模型的建立 | 第41-42页 |
| 4.3 各子系统神经网络诊断模型建立 | 第42-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 汽水循环系统泄漏故障定位诊断仿真实验研究 | 第45-55页 |
| 5.1 600MW稳态工况不同程度泄漏故障仿真实验 | 第45-48页 |
| 5.2 变负荷工况下不同程度泄漏故障仿真实验 | 第48-54页 |
| 5.2.1 540MW稳态工况试验 | 第48-50页 |
| 5.2.2 480MW稳态工况试验 | 第50-52页 |
| 5.2.3 420MW稳态工况试验 | 第52-54页 |
| 5.3 本章小结 | 第54-55页 |
| 第6章 结论 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及其它成果 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
