基于多源信息融合的传感器故障诊断技术的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| ·本文的选题背景及其重要意义 | 第9页 |
| ·故障诊断技术的概况 | 第9-11页 |
| ·故障诊断技术的发展历程 | 第10-11页 |
| ·故障诊断技术的国内外研究现状 | 第11页 |
| ·故障诊断技术的分类 | 第11-15页 |
| ·基于解析模型的方法 | 第12-13页 |
| ·基于信号处理的方法 | 第13-14页 |
| ·基于知识的方法 | 第14-15页 |
| ·多源信息融合技术与发电厂故障诊断 | 第15-16页 |
| ·多源信息融合技术应用于发电厂故障诊断的理 | 第15-16页 |
| ·多源信息融合技术在火电厂中的应用前景 | 第16页 |
| ·本文所研究的主要内容 | 第16-18页 |
| 第2章 多源信息融合技术的基础理论 | 第18-26页 |
| ·多源信息融合技术的基本概念 | 第18-19页 |
| ·信息融合的概念模型 | 第19-21页 |
| ·结构模型 | 第19-20页 |
| ·层次模型 | 第20-21页 |
| ·功能模型 | 第21页 |
| ·多源信息融合技术的理论算法 | 第21-23页 |
| ·经典融合算法 | 第22页 |
| ·现代融合算法 | 第22-23页 |
| ·多源信息融合技术中存在的主要问题及其发展趋势 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 灰色神经网络融合技术 | 第26-38页 |
| ·灰色系统理论基础 | 第26-30页 |
| ·基本概念 | 第26-29页 |
| ·灰色建模的基本原理 | 第29-30页 |
| ·神经网络概述 | 第30-34页 |
| ·BP神经网络的基本思想 | 第31-32页 |
| ·BP神经网络的实现步骤 | 第32-33页 |
| ·BP神经网络的改进 | 第33-34页 |
| ·灰色系统理论与神经网络的关系 | 第34页 |
| ·灰色系统与神经网络的融合模型 | 第34-37页 |
| ·常用融合方式介绍 | 第34-36页 |
| ·灰色系统与神经网络的完全融合模型 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 水位传感器故障诊断技术的研究 | 第38-52页 |
| ·传感器常见故障类型 | 第38-39页 |
| ·汽包水位影响因素分析 | 第39-40页 |
| ·数据预处理 | 第40-41页 |
| ·传感器故障诊断系统结构设计 | 第41-47页 |
| ·基于灰色神经网络模型的传感器故障诊断系统结构 | 第41-43页 |
| ·灰色神经网络模型与BP神经网络的比较 | 第43-45页 |
| ·汽包水位系统诊断结构设计 | 第45-47页 |
| ·故障诊断策略的选取 | 第47-48页 |
| ·传感器故障诊断系统的故障仿真验证 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-52页 |
| 第5章 结论与展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和参加的科研工作 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
