| 第1章 绪论 | 第1-21页 |
| 1．1 课题研究的目的与意义 | 第10-12页 |
| 1．2 故障诊断的基本概念和研究内容 | 第12-13页 |
| 1．2．1 基本概念 | 第12页 |
| 1．2．2 研究内容 | 第12-13页 |
| 1．3 国内外使用智能方法进行故障诊断的应用和发展 | 第13-15页 |
| 1．4 智能故障诊断方法 | 第15-18页 |
| 1．4．1 基于传统人工智能的故障诊断 | 第15-16页 |
| 1．4．2 基于神经网络的故障诊断 | 第16-17页 |
| 1．4．3 遗传算法简介 | 第17-18页 |
| 1．5 基于遗传算法核动力装置故障诊断系统 | 第18-19页 |
| 1．5．1 应用遗传算法对核动力装置进行故障诊断的可行性 | 第18页 |
| 1．5．2 遗传算法用于核动力装置故障诊断的研究难点 | 第18-19页 |
| 1．6 论文研究的主要内容 | 第19-21页 |
| 第2章 二回路凝给水系统建模与仿真 | 第21-42页 |
| 2．1 引言 | 第21页 |
| 2．2 船用核动力装置二回路凝给水系统数学模型 | 第21-22页 |
| 2．3 利用模块化建模方法 | 第22-38页 |
| 2．3．1 蒸汽发生器模块数学模型 | 第22-30页 |
| 2．3．2 冷凝器模块数学模型 | 第30-37页 |
| 2．3．3 逻辑与控制模块的数学模型 | 第37-38页 |
| 2．4 船用核动力装置二回路凝给水系统仿真 | 第38-41页 |
| 2．4．1 二回路凝给水系统仿真 | 第38-39页 |
| 2．4．2 仿真结果 | 第39-41页 |
| 2．5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第3章 凝给水系统典型故障分析与仿真 | 第42-53页 |
| 3．1 二回路凝给水系统简介 | 第42-43页 |
| 3．2 二回路凝给水系统典型故障设置 | 第43-52页 |
| 3．2．1 给水调节阀故障模型 | 第43-44页 |
| 3．2．2 凝水三通阀故障模型 | 第44-46页 |
| 3．2．3 汽轮给水泵故障模型 | 第46-47页 |
| 3．2．4 主抽汽器故障模型 | 第47-48页 |
| 3．2．5 主循环水泵严重故障模型 | 第48-49页 |
| 3．2．6 循环水量不足模型 | 第49-50页 |
| 3．2．7 蒸汽出口阀卡死模型 | 第50-51页 |
| 3．2．8 U型蒸汽发生器传热管破损模型 | 第51-52页 |
| 3．3 本章小结 | 第52-53页 |
| 第4章 基于遗传算法的故障诊断方法 | 第53-65页 |
| 4．1 引言 | 第53页 |
| 4．2 遗传算法概要 | 第53-58页 |
| 4．2．1 遗传算法的特点 | 第54页 |
| 4．2．2 遗传算法的基本步骤 | 第54-57页 |
| 4．2．3 模式定理 | 第57-58页 |
| 4．3 用于凝给水系统故障诊断的遗传算法设计和实现 | 第58-64页 |
| 4．3．1 核动力装置故障诊断特点 | 第58-59页 |
| 4．3．2 概率因果故障诊断模型 | 第59-60页 |
| 4．3．3 基于遗传算法的故障诊断 | 第60-62页 |
| 4．3．4 仿真试验研究 | 第62-64页 |
| 4．4 本章小结 | 第64-65页 |
| 第5章 建立遗传算法核动力装置故障诊断系统 | 第65-81页 |
| 5．1 引言 | 第65页 |
| 5．2 基于遗传算法的故障诊断系统 | 第65-70页 |
| 5．2．1 选取二回路凝给水系统典型故障 | 第65-68页 |
| 5．2．2 基于遗传算法诊断过程流程图 | 第68-70页 |
| 5．3 用户界面 | 第70-81页 |
| 5．3．1 开发环境 | 第70页 |
| 5．3．2 系统构成 | 第70-71页 |
| 5．3．3 用户界面 | 第71-81页 |
| 结论 | 第81-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的文章 | 第87-88页 |
| 致谢 | 第88页 |
