发电厂关键设备预警分析平台的建立与研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 设备故障早期监测和预警现状 | 第10页 |
| 1.3 数据挖掘技术在电力系统中的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.4 本文研究内容和方法 | 第12-13页 |
| 第2章 数据挖掘的相关基础理论 | 第13-24页 |
| 2.1 实时数据库简介 | 第13-14页 |
| 2.2 灰色理论 | 第14页 |
| 2.3 实时数据挖掘技术 | 第14-16页 |
| 2.4 相似度技术 | 第16-18页 |
| 2.4.1 距离度量 | 第16-17页 |
| 2.4.2 相似系数度量法 | 第17-18页 |
| 2.5 设备预警基本原理 | 第18-23页 |
| 2.5.1 超球建模概述 | 第18页 |
| 2.5.2 超球建模原理 | 第18-20页 |
| 2.5.3 超球建模要求 | 第20-21页 |
| 2.5.4 相似度曲线技术 | 第21-23页 |
| 2.6 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 关键设备预警分析平台的搭建 | 第24-40页 |
| 3.1 系统架构 | 第24-25页 |
| 3.2 数据采集 | 第25-26页 |
| 3.2.1 数据采集原则 | 第25页 |
| 3.2.2 数据采集过程 | 第25-26页 |
| 3.3 数据清洗 | 第26页 |
| 3.4 设备建模 | 第26-35页 |
| 3.4.1 建模设备的选择 | 第27-28页 |
| 3.4.2 设备建模参数选择 | 第28页 |
| 3.4.3 设备建模数据挑选 | 第28-29页 |
| 3.4.4 设备状态模型建立 | 第29-35页 |
| 3.5 设备预警和分析 | 第35-39页 |
| 3.5.1 设备状态监测 | 第35-36页 |
| 3.5.2 设备故障预警 | 第36-37页 |
| 3.5.3 关联参数输出 | 第37页 |
| 3.5.4 关联参数分析 | 第37-39页 |
| 3.6 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于预警分析平台的应用研究 | 第40-50页 |
| 4.1 引风机故障 | 第40-44页 |
| 4.2 汽泵跳闸故障 | 第44-47页 |
| 4.3 增压风机故障 | 第47-50页 |
| 第五章 结论与展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 作者简介 | 第55页 |
