燃气蒸汽联合循环发电机组故障诊断方法研究及应用
| 致谢 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-25页 |
| ·课题的背景及意义 | 第10-13页 |
| ·课题的研究现状 | 第13-23页 |
| ·故障诊断及容错控制的发展史 | 第13-15页 |
| ·故障诊断的主要任务 | 第15页 |
| ·故障检测诊断的主要方法 | 第15-22页 |
| ·联合循环机组故障诊断适用方法分析 | 第22-23页 |
| ·本文主要研究内容 | 第23-25页 |
| ·传感器故障诊断模块 | 第23-24页 |
| ·燃气轮机通流部分故障诊断模块 | 第24-25页 |
| 2 联合循环发电机组的构成及故障诊断内容 | 第25-33页 |
| ·联合循环机组的系统构成 | 第25页 |
| ·待诊断传感器的选择 | 第25-27页 |
| ·传感器测量参数机理分组 | 第27-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 3 传感器测量参数拟合方法研究 | 第33-47页 |
| ·线性偏最小二乘方法 | 第33-36页 |
| ·线性偏最小二乘方法的理论推导 | 第33-36页 |
| ·交叉有效性原则 | 第36页 |
| ·基于样条变换的偏最小二乘回归建模 | 第36-39页 |
| ·建模思路 | 第37-38页 |
| ·建模步骤 | 第38-39页 |
| ·神经网络建模方法 | 第39-43页 |
| ·BP神经网络 | 第39-40页 |
| ·径向基(RBF)神经网络 | 第40-42页 |
| ·广义回归神经网络(GRNN) | 第42-43页 |
| ·传感器测量数据拟合适用方法分析 | 第43-44页 |
| ·基于NN-PLS的数据驱动建模方法 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 4 NN-PLS模型拟合效果分析 | 第47-60页 |
| ·已知数学模型的算例分析 | 第47-53页 |
| ·建立待拟合的数学模型 | 第47页 |
| ·筛选相关变量 | 第47-48页 |
| ·基于样条变换PLS建模 | 第48-50页 |
| ·预测效果及精度测试 | 第50-53页 |
| ·燃机有功功率传感器应用案例分析 | 第53-59页 |
| ·训练样本的选取 | 第53-57页 |
| ·GRNN筛选相关变量 | 第57-58页 |
| ·基于样条变换的PLS离线建模 | 第58-59页 |
| ·预测效果及精度测试 | 第59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 5 传感器故障的在线检测及故障诊断 | 第60-72页 |
| ·在线模块的功能及实现方法 | 第60-66页 |
| ·测量数据实时预测 | 第60页 |
| ·故障检测 | 第60-63页 |
| ·故障分类判别 | 第63-66页 |
| ·故障检测及诊断仿真 | 第66-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 6 燃气透平通流部分故障诊断 | 第72-82页 |
| ·概述 | 第72页 |
| ·常见通流部分故障分析 | 第72-73页 |
| ·故障诊断方法分析 | 第73-76页 |
| ·压气机诊断可行性分析 | 第73-74页 |
| ·燃气透平通流部分的诊断方法分析 | 第74-76页 |
| ·实例验证诊断效果 | 第76-81页 |
| ·本章小结 | 第81-82页 |
| 7 总结与展望 | 第82-84页 |
| ·总结 | 第82-83页 |
| ·展望 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-88页 |
| 作者简历 | 第88页 |
