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基于机器学习的锅炉主辅机状态监测研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
1 绪论第8-14页
    1.1 背景及意义第8-10页
    1.2 研究概况第10-12页
    1.3 本文主要研究内容第12-14页
2 基于聚类的炉膛稳态判断第14-28页
    2.1 炉膛稳态第14-15页
    2.2 聚类方法介绍第15-18页
    2.3 炉膛稳态判断第18-26页
    2.4 在线判别实例第26-27页
    2.5 本章小结第27-28页
3 基于数值模拟的炉膛内部监测第28-51页
    3.1 燃烧数值模拟第29-34页
    3.2 回归模型建立第34-41页
    3.3 炉膛温度、速度以及氮氧化物浓度结果分析第41-49页
    3.4 炉膛监测流程第49-50页
    3.5 本章小结第50-51页
4 锅炉辅机状态监测第51-65页
    4.1 锅炉辅机概述第51-53页
    4.2 振动软测量第53-60页
    4.3 时序参数回归预测第60-64页
    4.4 本章小结第64-65页
5 全文总结与展望第65-67页
    5.1 全文总结第65页
    5.2 展望第65-67页
致谢第67-68页
参考文献第68-74页
附录一 攻读硕士学位期间发表论文第74页

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