| 中文摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-27页 |
| ·课题的提出及其意义 | 第12-14页 |
| ·风机故障诊断技术的研究与进展 | 第14-24页 |
| ·电站设备及风机性能在线监测技术 | 第15-17页 |
| ·电站离心风机的非稳态流动特性 | 第17-18页 |
| ·风机等大型电站回转机械状态监测技术 | 第18-19页 |
| ·基于统计模式识别的故障诊断方法 | 第19-24页 |
| ·本文的主要工作 | 第24-27页 |
| 第二章 基于参数映射的通风机流量全程测量的实验研究 | 第27-43页 |
| ·引言 | 第27-28页 |
| ·通过性能曲线寻找参数映射规律的流量测量方法 | 第28-29页 |
| ·通风机性能特性分析 | 第29-31页 |
| ·风机设计、运行特点 | 第29页 |
| ·额定转速下风机性能曲线的特点 | 第29-30页 |
| ·变转速工况下4-73风机相似定律的适用范围 | 第30-31页 |
| ·通风机调节性能曲线的曲面逼近方法及其性能比较 | 第31-37页 |
| ·基于最小二乘法的曲面拟合 | 第31-32页 |
| ·基于偏最小二乘法的曲面拟合 | 第32-34页 |
| ·基于BP神经网络的曲面逼近 | 第34-35页 |
| ·基于径向基函数网络(RBF网络)的曲面逼近 | 第35-36页 |
| ·四种逼近方法逼近性能的比较 | 第36-37页 |
| ·基于参数映射的通风机流量测量模型 | 第37-39页 |
| ·性能曲线的参数映射规律分析 | 第37页 |
| ·风机性能曲线的参数分区 | 第37-38页 |
| ·基于RBF网络方法的监测模型 | 第38-39页 |
| ·风机全程流量测量的实验研究 | 第39-41页 |
| ·流量测量模型及算法 | 第39页 |
| ·实验装置 | 第39-40页 |
| ·实验内容和结果 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第三章 电站离心风机的旋转失速的实验研究及特性分析 | 第43-63页 |
| ·引言 | 第43-44页 |
| ·两种失速现象的机理分析 | 第44-48页 |
| ·离心风机叶栅内流场分析 | 第44-45页 |
| ·吸力侧旋转失速的机理分析 | 第45-47页 |
| ·压力侧旋转失速的机理分析 | 第47-48页 |
| ·离心风机旋转失速的实验方法 | 第48-49页 |
| ·实验系统 | 第48-49页 |
| ·实验工况 | 第49页 |
| ·信号分析方法 | 第49页 |
| ·谐波小波分析方法及其改进算法 | 第49-53页 |
| ·正交谐波小波变换 | 第49-52页 |
| ·谐波小波的算法改进 | 第52页 |
| ·改进谐波小波的算法 | 第52-53页 |
| ·4-73离心风机吸力侧旋转失速特性分析 | 第53-59页 |
| ·旋转失速与风机性能参数的关系 | 第53-54页 |
| ·吸力侧旋转失速的频域特性分析 | 第54-56页 |
| ·吸力侧失速的弱失速特征分析 | 第56-58页 |
| ·导流器调节引起的吸力侧失速由弱失速向强失速转变 | 第58-59页 |
| ·4-73离心风机压力侧旋转失速特性分析 | 第59-61页 |
| ·压力侧旋转失速的频率特性分析 | 第59页 |
| ·压力侧失速的时频特性分析 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 第四章 通风机故障实验模拟及故障诊断的多指标特征生成 | 第63-83页 |
| ·4-73No8D风机机械与非稳态流动故障实验 | 第63-68页 |
| ·引言 | 第63页 |
| ·通风机实验台的基本结构 | 第63-64页 |
| ·通风机故障实验的测试系统 | 第64-65页 |
| ·通风机故障的模拟 | 第65-67页 |
| ·通风机故障实验工况及故障实验样本集的获取 | 第67-68页 |
| ·风机状态特征的多特性分析 | 第68-69页 |
| ·通风机状态的多指标分析 | 第68-69页 |
| ·原始特征信息的特性分析 | 第69页 |
| ·振动信号的谐波成分特征生成 | 第69-70页 |
| ·基于小波分析的振动信号能量特征生成 | 第70-72页 |
| ·小波变换及其快速算法 | 第70-71页 |
| ·基于小波变换的能量谱特征 | 第71-72页 |
| ·基于小波变换的振动信号奇异性特征生成 | 第72-76页 |
| ·小波变换与信号奇异性 | 第72-73页 |
| ·基于二进小波变换Lip指数计算 | 第73页 |
| ·基于二进小波变换的风机碰摩故障定性特征提取 | 第73-75页 |
| ·基于二进小波变换的风机碰摩故障定量特征提取 | 第75-76页 |
| ·非稳态流动识别中动态压力信号频率与性能参数联合特征生成 | 第76-80页 |
| ·非稳态流动状态下动态压力信号与振动信号的响应比较 | 第76-78页 |
| ·非稳态流动故障的频率特性 | 第78页 |
| ·离心通风机的三种非稳态流动特点 | 第78页 |
| ·三种非稳态流动故障的联合特征参数 | 第78-80页 |
| ·特征指标的预处理 | 第80-81页 |
| ·本章小结 | 第81-83页 |
| 第五章 基于统计模式识别的特征选择与故障诊断策略 | 第83-100页 |
| ·引言 | 第83页 |
| ·基于特征选择的特征降维与故障诊断的关系 | 第83-84页 |
| ·特征降维的必要性 | 第83-84页 |
| ·特征选择对故障诊断问题的重要性 | 第84页 |
| ·基于均值-方差差别的特征选择准则函数的确定 | 第84-87页 |
| ·基于类别可分离性准则函数的分析 | 第84-85页 |
| ·均值差别准则--基于Mahalanobis距离的判别准则 | 第85-87页 |
| ·均值-方差差别准则--基于Bhattacharyya距离的判别准则 | 第87页 |
| ·B-特征选择算法 | 第87-89页 |
| ·特征选择算法分析 | 第87-88页 |
| ·基于类别对判别能量比较的特征选择算法 | 第88-89页 |
| ·B-单网络和B-子网络的通风机故障诊断策略 | 第89-94页 |
| ·神经网络分类器的决策边界特性 | 第89-90页 |
| ·B-单网络诊断模型 | 第90-91页 |
| ·单神经网络的局限性分析及模块化网络的优越性 | 第91-92页 |
| ·B-子网络诊断模型 | 第92-94页 |
| ·不同特征压缩方法及诊断策略的诊断结果的比较 | 第94-99页 |
| ·用于比较的特征压缩方法与诊断策略 | 第94页 |
| ·不同特征压缩方法用于单故障诊断的结果比较 | 第94-95页 |
| ·不同诊断策略用于单故障诊断的结果比较 | 第95-96页 |
| ·不同诊断策略用于耦合故障诊断的结果比较 | 第96-99页 |
| ·本章小结 | 第99-100页 |
| 第六章 基于多参数的风机状态监测与故障诊断系统的实现 | 第100-115页 |
| ·系统组成、功能及原理 | 第100-105页 |
| ·系统概述 | 第100-101页 |
| ·采集通讯层 | 第101-102页 |
| ·特征生成层 | 第102页 |
| ·状态监测层 | 第102-105页 |
| ·特征压缩与诊断层 | 第105页 |
| ·管网阻力状况在线评价模块的原理 | 第105-108页 |
| ·R-RI诊断的基本原理 | 第105-106页 |
| ·R-RI诊断的特征参数和诊断模型 | 第106-108页 |
| ·基于多参数的通风机状态监测与诊断系统(FMMDS)的实现 | 第108-111页 |
| ·技术路线的确定 | 第108页 |
| ·FMMDS硬件系统 | 第108-110页 |
| ·FMMDS软件系统 | 第110-111页 |
| ·FMMDS的工程应用实践--FMAS1.0 | 第111-113页 |
| ·性能监测模型的建模 | 第111-112页 |
| ·基于DCS的通风机在线监测的实现 | 第112-113页 |
| ·本章小结 | 第113-115页 |
| 第七章 结论与展望 | 第115-120页 |
| 参考文献 | 第120-129页 |
| 致谢 | 第129-130页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第130-133页 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 | 第133页 |
