| 中文摘要 | 第1页 |
| 英文摘要 | 第2-5页 |
| 主要符号表 | 第5-6页 |
| 第一章 引言 | 第6-8页 |
| ·论文的选题背景 | 第6-7页 |
| ·本文主要工作内容 | 第7-8页 |
| ·汽轮发电机组振动故障诊断软件的编写 | 第7页 |
| ·对机组的振动测试等试验 | 第7页 |
| ·利用诊断软件分析本厂3号机组的振动原因 | 第7页 |
| ·机组振动的消缺处理 | 第7-8页 |
| 第二章 振动故障诊断理论与方法 | 第8-17页 |
| ·振动故障诊断理论与方法综述 | 第8-9页 |
| ·振动故障诊断理论 | 第8页 |
| ·振动故障诊断方法分类 | 第8-9页 |
| ·人工神经网络综述 | 第9-11页 |
| ·人工神经网络的典型模型 | 第9-10页 |
| ·用于故障诊断的主要网络模型 | 第10-11页 |
| ·Kohonen神经网络的结构及其算法 | 第11-17页 |
| ·自组织特征映射模型简介 | 第11-13页 |
| ·Kohonen算法的推导 | 第13-17页 |
| 第三章 “基于Kohonen网络的汽轮发电机组振动故障诊断系统”的开发研究 | 第17-33页 |
| ·故障诊断系统的基本结构设计 | 第17-18页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·故障诊断系统的基本结构 | 第17-18页 |
| ·软件的详细结构 | 第18-33页 |
| ·网络学习模块 | 第18-29页 |
| ·故障诊断模块 | 第29-30页 |
| ·综合诊断子网络 | 第30-31页 |
| ·网络查询模块、帮助模块及打印模块 | 第31-33页 |
| 第四章 濮阳热电厂50MW机组振动故障诊断 | 第33-50页 |
| ·机组振动测试与试验 | 第33-40页 |
| ·机组概况 | 第33-34页 |
| ·濮阳热电厂3号机振动测试 | 第34-40页 |
| ·濮阳热电厂#3机振动特征提取 | 第40-43页 |
| ·启停过程振动测试 | 第40页 |
| ·通频振幅与基频振幅/相位的测量 | 第40-41页 |
| ·转轴挠度的测量 | 第41-42页 |
| ·频谱分析 | 第42页 |
| ·轴承座动刚度检测 | 第42-43页 |
| ·濮阳热电厂3号机振动故障诊断 | 第43-50页 |
| ·振动诊断 | 第43-47页 |
| ·治理对策及试验验证 | 第47-50页 |
| 第五章 结 论 | 第50-52页 |
| ·本文的主要工作 | 第50页 |
| ·“基于Kohonen网络的汽轮发电机组振动故障诊断系统”的研究开发 | 第50页 |
| ·对机组进行了振动测试等试验 | 第50页 |
| ·对本厂3号机组轴振超标进行实际故障诊断 | 第50页 |
| ·对机组振动进行了消缺处理 | 第50页 |
| ·后续工作展望 | 第50-52页 |
| ·诊断软件的改进 | 第50页 |
| ·测试试验的改进 | 第50-52页 |
| 参 考 文 献 | 第52-54页 |
| 致 谢 | 第54-55页 |
| 在学期间发表论文和参加科研情况 | 第55页 |