水轮机组智能故障诊断系统的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·论文研究的背景及意义 | 第9-10页 |
| ·水轮机组智能故障诊断系统的发展 | 第10-11页 |
| ·水轮机组智能故障诊断系统概述 | 第10页 |
| ·水轮机组智能故障诊断系统在国内外研究应用现状 | 第10-11页 |
| ·论文的主要工作 | 第11-15页 |
| ·水轮机组智能故障诊断系统中的主要问题 | 第11-12页 |
| ·本论文的主要工作及结构安排 | 第12-15页 |
| 第2章 智能故障诊断技术 | 第15-31页 |
| ·智能故障诊断技术的3 种模式 | 第15-20页 |
| ·基于抽象模型的故障诊断 | 第15-17页 |
| ·基于专家系统的故障诊断 | 第17-19页 |
| ·基于实体模型的故障诊断 | 第19-20页 |
| ·变工作点非线性系统的故障诊断方法 | 第20-25页 |
| ·非线性系统的相关概述 | 第20-21页 |
| ·非线性系统故障检测与诊断 | 第21-23页 |
| ·非线性系统故障检测及诊断原理 | 第23-24页 |
| ·非线性系统故障检测及诊断方法 | 第24-25页 |
| ·多神经网络协同推理的故障诊断策略 | 第25-28页 |
| ·基于神经网络的分块技术和多网络协同推理 | 第25-26页 |
| ·神经网络系统的解释功能 | 第26-27页 |
| ·BP 网络的特点 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-31页 |
| 第3章 水轮机组智能故障诊断系统分析 | 第31-65页 |
| ·水轮发电机组振动故障诊断与识别分析 | 第31-37页 |
| ·水轮发电机组振动故障特点 | 第31页 |
| ·水轮发电机组振动原因及其主要特征 | 第31-35页 |
| ·水轮机组振动故障的识别与诊断 | 第35-37页 |
| ·水轮机转轮水下固有振动分析 | 第37-51页 |
| ·流体反作用力与附加质量的概念 | 第37-39页 |
| ·振动相似分析 | 第39-44页 |
| ·弹性板水下振动的频率测试及相关计算情况 | 第44-45页 |
| ·水轮机转轮及其模型固有频率的测试 | 第45-51页 |
| ·水轮机转轮叶片流激振动分析 | 第51-64页 |
| ·系统的广义原理 | 第51-57页 |
| ·转轮叶片流激振动的FEM 方程 | 第57-60页 |
| ·算例及比较 | 第60-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第4章 水轮机组智能故障诊断系统的设计 | 第65-71页 |
| ·知识库的表示方法和数据结构 | 第65页 |
| ·水轮机组智能故障诊断系统的数据库设计 | 第65-67页 |
| ·诊断设计实例 | 第67-68页 |
| ·推理机的设计 | 第68-69页 |
| ·本章小结 | 第69-71页 |
| 第5章 水轮机组智能故障诊断系统的实现与总结 | 第71-87页 |
| ·水轮机组智能故障诊断系统的总体结构及其功能 | 第71-73页 |
| ·水轮机组智能故障诊断系统的实现方法 | 第73-75页 |
| ·水轮机组智能故障诊断数据库系统的实现 | 第75-77页 |
| ·数据库系统的总体结构及功能 | 第75-76页 |
| ·现场数据的采集及传输过程 | 第76-77页 |
| ·故障诊断数据库开发 | 第77-84页 |
| ·创建数据库 | 第77-79页 |
| ·数据的接收与处理过程 | 第79-80页 |
| ·数据库的访问 | 第80-82页 |
| ·故障分析 | 第82-84页 |
| ·总结 | 第84-87页 |
| 参考文献 | 第87-91页 |
| 攻读硕士期间已发表的论文 | 第91-93页 |
| 致谢 | 第93页 |
