摘要 | 第5-6页 |
ABSTRACT | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第11-19页 |
1.1 课题研究背景及意义 | 第11-12页 |
1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
1.2.1 故障诊断技术概述 | 第12页 |
1.2.2 核动力装置故障诊断技术研究现状 | 第12-14页 |
1.2.3 核动力装置分布式诊断策略概述 | 第14-15页 |
1.2.4 分布式框架下的故障诊断方法综述 | 第15-16页 |
1.3 论文的主要研究目标及结构安排 | 第16-19页 |
第2章 核动力装置故障诊断分析与研究 | 第19-33页 |
2.1 故障诊断对象分析 | 第19-21页 |
2.1.1 总体介绍 | 第19-20页 |
2.1.2 核动力装置故障诊断特点 | 第20-21页 |
2.2 核动力装置故障与征兆分析 | 第21-27页 |
2.2.1 概述 | 第21-22页 |
2.2.2 典型故障与征兆分析 | 第22-25页 |
2.2.3 并发故障征兆提取初步研究 | 第25-27页 |
2.3 分布式诊断子系统的划分与建立 | 第27-31页 |
2.3.1 监测参数的选取 | 第27-29页 |
2.3.2 系统划分 | 第29-30页 |
2.3.3 诊断知识库的建立 | 第30-31页 |
2.4 本章小结 | 第31-33页 |
第3章 故障诊断方法研究与分析 | 第33-53页 |
3.1 BP神经网络故障诊断方法 | 第33-40页 |
3.1.1 神经元数学模型 | 第33-34页 |
3.1.2 BP神经网络原理 | 第34-36页 |
3.1.3 BP网络样本的构造 | 第36-38页 |
3.1.4 BP网络学习算法分析 | 第38-40页 |
3.2 基于决策树的故障诊断方法 | 第40-44页 |
3.2.1 决策树的基本思想 | 第40-41页 |
3.2.2 决策树ID3算法 | 第41-42页 |
3.2.3 分布式框架下的决策树模型的建立与分析 | 第42-44页 |
3.3 BP神经网络故障程度评估方法 | 第44-46页 |
3.3.1 评估参量的选取 | 第44-46页 |
3.3.2 多个评估网络结果的融合计算 | 第46页 |
3.4 基于证据理论的信息融合与决策方法 | 第46-51页 |
3.4.1 证据理论基本原理 | 第47-49页 |
3.4.2 分布式诊断框架下的融合问题研究 | 第49-51页 |
3.5 本章小结 | 第51-53页 |
第4章 分布式故障诊断系统的设计与开发 | 第53-69页 |
4.1 分布式故障诊断系统的总体设计 | 第53-56页 |
4.1.1 设计原则 | 第53页 |
4.1.2 技术指标 | 第53-54页 |
4.1.3 总体框架结构和功能设计 | 第54-56页 |
4.2 分布式故障诊断系统的数据库设计 | 第56-57页 |
4.3 分布式故障诊断系统各功能模块的开发 | 第57-68页 |
4.3.1 开发环境与工具 | 第57-58页 |
4.3.2 数据库管理模块的开发 | 第58-61页 |
4.3.3 神经网络训练模块的开发 | 第61-62页 |
4.3.4 决策树建模模块的开发 | 第62-63页 |
4.3.5 运行状态监测模块的开发 | 第63-64页 |
4.3.6 实时故障诊断模块的开发 | 第64-66页 |
4.3.7 实时故障程度评估模块的开发 | 第66-67页 |
4.3.8 人机界面的开发 | 第67-68页 |
4.4 本章小结 | 第68-69页 |
第5章 分布式故障诊断系统的测试与验证 | 第69-85页 |
5.1 分布式故障诊断系统测试的主要内容 | 第69页 |
5.2 单一故障诊断测试 | 第69-76页 |
5.2.1 蒸汽发生器传热管破裂事故 | 第69-72页 |
5.2.2 冷却剂丧失事故 | 第72-75页 |
5.2.3 不同故障程度的诊断测试 | 第75-76页 |
5.3 故障程度评估功能测试 | 第76-77页 |
5.4 并发故障诊断测试 | 第77-82页 |
5.4.1 燃料包壳失效事故叠加蒸汽发生器传热管破裂事故 | 第77-79页 |
5.4.2 冷却剂丧失事故叠加安全壳内主蒸汽管道破裂事故 | 第79-80页 |
5.4.3 主蒸汽管道破裂事故叠加蒸汽发生器传热管破裂事故 | 第80-82页 |
5.5 本章小结 | 第82-85页 |
结论 | 第85-87页 |
参考文献 | 第87-93页 |
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第93-95页 |
致谢 | 第95页 |