数据融合在凝汽器清洁度判别及故障诊断中的应用
| 中文摘要 | 第1页 |
| 英文摘要 | 第2-5页 |
| 第一章 绪论 | 第5-10页 |
| ·本课题的重要意义 | 第5-7页 |
| ·凝汽器清洁度判断方法的研究现状及存在的问题 | 第6页 |
| ·凝汽器故障诊断的研究现状及存在的问题 | 第6-7页 |
| ·数据融合的发展 | 第7-9页 |
| ·本文目的及主要工作 | 第9-10页 |
| 第二章 数据融和方法的理论基础 | 第10-16页 |
| ·数据融合的基本原理 | 第10页 |
| ·数据融合方法简介 | 第10-11页 |
| ·数据融合的级别 | 第11-13页 |
| ·像素级融合 | 第11页 |
| ·特征级融合 | 第11-12页 |
| ·决策级融合 | 第12-13页 |
| ·数据融合系统的边界 | 第13页 |
| ·数据融合的相关技术和方法 | 第13-15页 |
| ·数据相关技术 | 第13-14页 |
| ·估计理论 | 第14页 |
| ·识别技术 | 第14-15页 |
| ·小结 | 第15-16页 |
| 第三章 数据融合方法在凝汽器清洁度判别中的应用 | 第16-28页 |
| ·凝汽器清洁度判别的理论基础 | 第16-19页 |
| ·分批估计的数据融合方法 | 第19-22页 |
| ·测量数据的一致性检验 | 第19-20页 |
| ·数据的融合 | 第20-22页 |
| ·分批估计融合方法在凝汽器清洁度计算中的应用 | 第22-27页 |
| ·小结 | 第27-28页 |
| 第四章 基于两级数据融合的凝汽器故障诊断 | 第28-44页 |
| ·凝汽器低真空的原因及征兆 | 第28-31页 |
| ·Dempster-Shafer证据理论 | 第31-35页 |
| ·D-S理论的基本概念 | 第31-32页 |
| ·证据理论的组合规则 | 第32-33页 |
| ·基于证据理论的决策 | 第33-34页 |
| ·证据理论的优缺点 | 第34-35页 |
| ·两级数据融合故障诊断方法 | 第35-41页 |
| ·基于BP网络的初级诊断 | 第35-39页 |
| ·基于距离测度的初级诊断 | 第39-40页 |
| ·基于D-S证据理论的二级诊断 | 第40-41页 |
| ·两级数据融合诊断实例 | 第41-43页 |
| ·小结 | 第43-44页 |
| 第五章 结论 | 第44-46页 |
| 参考文献 | 第46-50页 |
| 致 谢 | 第50-51页 |
| 在学期间发表论文情况 | 第51页 |
