汽轮发电机组碰摩故障智能诊断技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 碰摩故障研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 故障诊断技术研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第12-13页 |
| 第2章 汽轮发电机组碰摩故障分析 | 第13-36页 |
| 2.1 汽轮发电机组常见碰摩故障类型 | 第13-14页 |
| 2.2 碰摩故障的数学解释 | 第14-16页 |
| 2.3 主要类型碰摩故障分析 | 第16-35页 |
| 2.3.1 油挡与转子碰摩分析 | 第17-21页 |
| 2.3.2 轴颈与轴瓦碰摩分析 | 第21-24页 |
| 2.3.3 汽封与转子碰摩分析 | 第24-26页 |
| 2.3.4 发电机密封瓦与转子碰摩分析 | 第26-29页 |
| 2.3.5 集电环与碳刷摩擦分析 | 第29-33页 |
| 2.3.6 轴向碰摩 | 第33-35页 |
| 2.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 汽轮发电机组碰摩故障诊断信息 | 第36-49页 |
| 3.1 诊断参量及测点 | 第36-37页 |
| 3.2 碰摩故障征兆提取 | 第37-42页 |
| 3.3 故障征兆量化 | 第42-47页 |
| 3.3.1 阈值型征兆 | 第42页 |
| 3.3.2 频率型征兆 | 第42-43页 |
| 3.3.3 时间趋势型征兆 | 第43-44页 |
| 3.3.4 相关型征兆 | 第44-45页 |
| 3.3.5 图形型征兆 | 第45-47页 |
| 3.4 知识库的建立 | 第47-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 汽轮发电机组碰摩故障智能诊断技术 | 第49-60页 |
| 4.1 故障诊断总体流程 | 第49-50页 |
| 4.2 基于数据重构的异常检测方法 | 第50-55页 |
| 4.2.1 多元状态估计理论 | 第50-52页 |
| 4.2.2 历史参考矩阵构建 | 第52-53页 |
| 4.2.3 残差异常检测 | 第53-55页 |
| 4.3 基于D-S理论的信息融合诊断方法 | 第55-57页 |
| 4.3.1 D-S理论基本原理 | 第55-57页 |
| 4.3.2 故障征兆合成策略 | 第57页 |
| 4.4 故障信息查找 | 第57-59页 |
| 4.4.1 故障原因查找 | 第57-59页 |
| 4.4.2 故障影响及处理措施查找 | 第59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 诊断方法应用及系统设计 | 第60-68页 |
| 5.1 故障诊断方法应用 | 第60-65页 |
| 5.1.1 故障模式识别 | 第60-64页 |
| 5.1.2 故障信息查找及生成 | 第64-65页 |
| 5.2 诊断系统需求分析 | 第65-66页 |
| 5.3 智能诊断系统模块设计 | 第66-67页 |
| 5.4 本章小结 | 第67-68页 |
| 第6章 结论与展望 | 第68-70页 |
| 6.1 研究成果 | 第68-69页 |
| 6.2 研究展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和其他成果 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
