| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-15页 |
| 第1章 绪论 | 第15-36页 |
| ·课题的意义 | 第15-19页 |
| ·故障诊断是状态维修的基础 | 第15-18页 |
| ·汽轮机组故障诊断的重要意义 | 第18-19页 |
| ·故障诊断技术的发展现状 | 第19-25页 |
| ·故障诊断技术的研究现状 | 第19-23页 |
| ·智能故障诊断技术的发展方向 | 第23-25页 |
| ·汽轮机组故障诊断的发展现状 | 第25-33页 |
| ·汽轮机组故障诊断技术的研究现状 | 第25-29页 |
| ·汽轮机组故障诊断系统的研究现状 | 第29-33页 |
| ·本文的研究内容与结构 | 第33-36页 |
| ·研究内容 | 第33-35页 |
| ·论文结构 | 第35-36页 |
| 第2章 RCM分析 | 第36-64页 |
| ·RCM分析 | 第36-41页 |
| ·多种维修理论简介 | 第36-38页 |
| ·RCM的优点及应用 | 第38-40页 |
| ·RCM的缺点及改进 | 第40-41页 |
| ·基于模糊粗糙集的案例推理在RCM分析中的应用 | 第41-52页 |
| ·粗糙集 | 第41-42页 |
| ·模糊粗糙集 | 第42-43页 |
| ·模糊相似矩阵 | 第43-44页 |
| ·性能特征数据转化 | 第44-46页 |
| ·性能特征约简与权重分配 | 第46-47页 |
| ·基于案例的推理 | 第47页 |
| ·案例表示 | 第47页 |
| ·案例组织 | 第47-48页 |
| ·案例检索 | 第48-50页 |
| ·案例调整 | 第50页 |
| ·案例维护 | 第50页 |
| ·RCM分析案例推理 | 第50-52页 |
| ·RCM分析结果应用于故障诊断 | 第52-63页 |
| ·RCM分析过程中的7个基本问题 | 第52-53页 |
| ·故障模式与影响分析 | 第53-57页 |
| ·汽轮机本体故障的FMEA表 | 第57页 |
| ·故障模式与影响分析结果的应用 | 第57-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第3章 汽轮机振动故障诊断方法研究 | 第64-86页 |
| ·汽轮机振动故障 | 第64-65页 |
| ·汽轮机振动故障聚类分析 | 第65-71页 |
| ·汽轮机振动故障频谱特征 | 第65页 |
| ·采用主元分析方法进行特征提取 | 第65-67页 |
| ·采用模糊C均值聚类方法进行聚类分析 | 第67-71页 |
| ·基于加权模糊逻辑的汽轮机振动故障诊断 | 第71-82页 |
| ·振动故障特征表的建立 | 第71-72页 |
| ·故障诊断决策表的建立 | 第72-75页 |
| ·诊断规则的提取 | 第75-77页 |
| ·故障征兆的表示 | 第77-79页 |
| ·不确定推理 | 第79-80页 |
| ·加权模糊逻辑 | 第80-82页 |
| ·故障诊断案例 | 第82-85页 |
| ·故障模式类的确定 | 第82-83页 |
| ·人机交互诊断 | 第83-85页 |
| ·本章小结 | 第85-86页 |
| 第4章 汽轮机通流部分故障诊断方法研究 | 第86-117页 |
| ·汽轮机通流部分故障 | 第86-88页 |
| ·汽轮机通流部分故障聚类分析 | 第88-90页 |
| ·汽轮机通流部分故障特征 | 第88-89页 |
| ·采用主元分析方法进行特征提取 | 第89页 |
| ·采用模糊C均值聚类方法进行聚类分析 | 第89-90页 |
| ·基于信息融合的汽轮机通流部分故障诊断 | 第90-108页 |
| ·通流部分故障诊断决策表的建立 | 第91-93页 |
| ·通流部分故障诊断决策表的最小约简 | 第93-95页 |
| ·选取所需的属性约简 | 第95-96页 |
| ·故障诊断规则的建立 | 第96-98页 |
| ·故障征兆的表示 | 第98-106页 |
| ·采用证据理论进行信息融合 | 第106-108页 |
| ·变工况下汽轮机通流部分故障征兆正常工作范围的确定 | 第108-112页 |
| ·多工况下各故障征兆的正常运行范围 | 第109-110页 |
| ·负荷与故障征兆正常工作范围关系的曲线拟合 | 第110-112页 |
| ·故障诊断案例 | 第112-116页 |
| ·故障征兆模糊化 | 第112页 |
| ·故障模式类的确定 | 第112-113页 |
| ·故障模式的确定 | 第113-116页 |
| ·本章小结 | 第116-117页 |
| 第5章 故障诊断系统的功能结构 | 第117-139页 |
| ·故障诊断系统的功能结构 | 第117-127页 |
| ·知识库 | 第117-122页 |
| ·模型库 | 第122页 |
| ·数据库 | 第122-126页 |
| ·故障诊断功能 | 第126-127页 |
| ·故障诊断流程 | 第127-138页 |
| ·故障诊断任务生成的推理控制策略 | 第128-129页 |
| ·故障模式确认的推理控制策略 | 第129页 |
| ·故障位置查找的推理控制策略 | 第129-133页 |
| ·故障原因查找的推理控制策略 | 第133-136页 |
| ·故障影响查找的推理控制策略 | 第136页 |
| ·故障处理措施查找的推理控制策略 | 第136-138页 |
| ·本章小结 | 第138-139页 |
| 第6章 故障诊断系统的实现 | 第139-148页 |
| ·故障诊断系统的应用背景 | 第139页 |
| ·故障诊断系统的软件结构 | 第139-141页 |
| ·系统管理模块 | 第139-140页 |
| ·数据分析模块 | 第140-141页 |
| ·故障诊断模块 | 第141页 |
| ·数据管理模块 | 第141页 |
| ·故障诊断系统的界面展示 | 第141-145页 |
| ·字段表 | 第145-147页 |
| ·本章小结 | 第147-148页 |
| 第7章 结论与展望 | 第148-151页 |
| ·全文总结 | 第148-149页 |
| ·论文的主要创新点 | 第149页 |
| ·有待进一步开展的工作 | 第149-151页 |
| 参考文献 | 第151-164页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 | 第164-165页 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 | 第165-166页 |
| 致谢 | 第166-167页 |
| 作者简介 | 第167页 |