| 中文摘要 | 第1-6页 |
| 英文摘要 | 第6-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-26页 |
| 1．1 课题研究的背景和意义 | 第12-15页 |
| 1．1．1 我国现行维修体制的缺点及实施状态维修的必要性 | 第12-13页 |
| 1．1．2 发电设备运行与维修决策支持系统研究的必要性及理论背景 | 第13-15页 |
| 1．2 设备运行与维修决策支持系统研究现状 | 第15-24页 |
| 1．2．1 以可靠性为中心的维修 | 第15-17页 |
| 1．2．2 设备状态评价及预测研究现状 | 第17-20页 |
| 1．2．3 设备维修决策理论及方法的研究 | 第20-23页 |
| 1．2．4 设备维修决策支持系统研究现状 | 第23-24页 |
| 1．3 论文研究的主要内容和技术路线 | 第24-26页 |
| 1．3．1 论文研究的主要内容 | 第24-25页 |
| 1．3．2 论文研究的技术路线 | 第25-26页 |
| 第二章 发电设备改进的 RCM和运行与维修决策过程 | 第26-42页 |
| 2．1 引言 | 第26页 |
| 2．2 传统 RCM分析方法 | 第26-31页 |
| 2．2．1 故障模式及影响分析 | 第27页 |
| 2．2．2 故障树分析 | 第27-28页 |
| 2．2．3 RCM决断流程图 | 第28-30页 |
| 2．2．4 传统 RCM分析存在的问题 | 第30-31页 |
| 2．3 发电设备改进的 RCM分析方法 | 第31-33页 |
| 2．3．1 改进的 RCM分析模型 | 第31-32页 |
| 2．3．2 改进的 RCM功能模型 | 第32-33页 |
| 2．4 发电设备运行与维修决策过程 | 第33-41页 |
| 2．4．1 发电设备系统划分及设备编码 | 第34-36页 |
| 2．4．2 发电设备故障分析 | 第36-40页 |
| 2．4．3 发电设备维修策略决策 | 第40页 |
| 2．4．4 发电设备维修任务决策及优化 | 第40-41页 |
| 2．5 本章结论 | 第41-42页 |
| 第三章 发电设备重要度评价及故障风险分析 | 第42-56页 |
| 3．1 引言 | 第42页 |
| 3．2 基于蒙特卡罗仿真的发电设备重要度评价 | 第42-49页 |
| 3．2．1 现有设备重要度评价方法 | 第42页 |
| 3．2．2 发电设备重要度评价因素的确定 | 第42-45页 |
| 3．2．3 发电设备重要度评价模型 | 第45-47页 |
| 3．2．4 发电设备重要度评价仿真实例 | 第47-49页 |
| 3．3 基于灰色理论的发电设备故障风险分析 | 第49-54页 |
| 3．3．1 传统 RCM定量风险分析方法 | 第49-50页 |
| 3．3．2 定量风险分析的灰色关联度分析方法 | 第50-52页 |
| 3．3．3 发电设备定量风险分析实例 | 第52-54页 |
| 3．4 本章结论 | 第54-56页 |
| 第四章 发电设备运行状态综合评价模型及应用研究 | 第56-77页 |
| 4．1 引言 | 第56页 |
| 4．2 发电设备状态及特征空间描述 | 第56-58页 |
| 4．2．1 发电设备状态 | 第56页 |
| 4．2．2 发电设备状态特征空间 | 第56-57页 |
| 4．2．3 发电设备状态特征提取和选择 | 第57-58页 |
| 4．3 发电设备状态评价标准与状态阈值的确定 | 第58-60页 |
| 4．3．1 发电设备状态评价标准 | 第58页 |
| 4．3．2 发电设备状态阈值的确定 | 第58-60页 |
| 4．4 发电设备状态评价模型的建立 | 第60-68页 |
| 4．4．1 发电设备状态评价指标—劣化度的确定 | 第60-61页 |
| 4．4．2 发电设备状态的变权综合评价模型 | 第61-64页 |
| 4．4．3 发电设备状态的变权模糊评价模型 | 第64-68页 |
| 4．5 基于改进 RCM分析的发电设备故障诊断 | 第68-70页 |
| 4．5．1 发电设备故障诊断方法概述 | 第68-69页 |
| 4．5．2 基于改进 RCM故障分析的发电设备故障诊断 | 第69-70页 |
| 4．6 发电设备状态评价及故障诊断实例 | 第70-75页 |
| 4．7 本章结论 | 第75-77页 |
| 第五章 发电设备运行状态综合预测模型及应用研究 | 第77-94页 |
| 5．1 引言 | 第77页 |
| 5．2 发电设备状态可预测性分析 | 第77页 |
| 5．3 发电设备状态预测理论及方法 | 第77-85页 |
| 5．3．1 发电设备状态预测理论 | 第77-78页 |
| 5．3．2 发电设备状态预测方法 | 第78-84页 |
| 5．3．3 预测方法有效性分析 | 第84-85页 |
| 5．4 基于主成分分析的发电设备状态综合预测模型及应用 | 第85-88页 |
| 5．4．1 主成分分析方法 | 第85-86页 |
| 5．4．2 基于主成分分析的神经网络状态预测模型 | 第86页 |
| 5．4．3 应用实例 | 第86-88页 |
| 5．5 基于灰色理论和神经网络的发电设备状态综合预测模型 | 第88-93页 |
| 5．5．1 发电设备状态特征参数变化趋势 | 第88-89页 |
| 5．5．2 发电设备状态综合预测模型 | 第89-91页 |
| 5．5．3 应用实例 | 第91-93页 |
| 5．6 本章结论 | 第93-94页 |
| 第六章 发电设备维修决策及优化模型研究 | 第94-117页 |
| 6．1 引言 | 第94页 |
| 6．2 发电设备维修方式决策 | 第94-97页 |
| 6．2．1 维修方式的分类 | 第94-95页 |
| 6．2．2 维修方式确定 | 第95-96页 |
| 6．2．3 维修方式决策实例 | 第96-97页 |
| 6．3 发电设备维修/故障费用模型 | 第97-98页 |
| 6．4 发电厂主设备定期维修优化 | 第98-100页 |
| 6．4．1 主设备计划维修周期的优化 | 第98-99页 |
| 6．4．2 主设备计划维修内容的优化 | 第99-100页 |
| 6．5 辅助设备定期维修决策及优化 | 第100-109页 |
| 6．5．1 利用数值方法确定设备最优定期更换周期 | 第100-103页 |
| 6．5．2 设备定期拆修周期确定的蒙特卡罗仿真方法 | 第103-108页 |
| 6．5．3 利用解析法确定设备最优状态检查间隔 | 第108-109页 |
| 6．6 发电设备隐患检查周期的确定 | 第109-110页 |
| 6．6．1 按安全性要求确定隐患检测间隔期 | 第109-110页 |
| 6．6．2 按经济性要求确定隐患检测间隔期 | 第110页 |
| 6．7 发电设备基于状态的维修决策 | 第110-111页 |
| 6．8 发电设备短期维修风险决策模型及应用 | 第111-116页 |
| 6．8．1 发电设备短期维修风险决策整体框架 | 第111-112页 |
| 6．8．2 发电设备短期维修风险决策模型 | 第112-113页 |
| 6．8．3 发电设备短期维修风险决策模型应用实例 | 第113-116页 |
| 6．9 本章结论 | 第116-117页 |
| 第七章 发电设备运行与维修决策支持系统的设计与实现 | 第117-139页 |
| 7．1 引言 | 第117页 |
| 7．2 系统总体设计 | 第117-124页 |
| 7．2．1 系统设计目标 | 第117-118页 |
| 7．2．2 系统总体结构 | 第118-119页 |
| 7．2．3 系统功能分析 | 第119-123页 |
| 7．2．4 系统软硬件平台 | 第123-124页 |
| 7．3 系统数据库设计与管理 | 第124-126页 |
| 7．4 系统模型库设计与管理 | 第126-127页 |
| 7．5 系统知识库设计与管理 | 第127-128页 |
| 7．6 发电设备运行与维修决策支持系统的实现 | 第128-138页 |
| 7．6．1 设备综合信息管理 | 第128-129页 |
| 7．6．2 发电设备故障分析 | 第129-132页 |
| 7．6．3 发电设备状态评价及预测 | 第132-136页 |
| 7．6．4 发电设备维修任务决策及优化 | 第136-138页 |
| 7．7 本章结论 | 第138-139页 |
| 第八章 结论与建议 | 第139-142页 |
| 8．1 全文总结 | 第139-140页 |
| 8．2 论文的主要创新点 | 第140-141页 |
| 8．3 有待进一步开展的工作 | 第141-142页 |
| 参考文献 | 第142-153页 |
| 致谢 | 第153-154页 |
| 附录 | 第154-156页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第156-157页 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 | 第157页 |
