| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 目录 | 第10-12页 |
| 1 绪论 | 第12-27页 |
| 1.1 课题研究的背景意义 | 第12-14页 |
| 1.2 水轮发电机组辨识建模研究概述 | 第14-19页 |
| 1.3 水轮发电机组故障诊断研究现状与进展 | 第19-23页 |
| 1.4 Volterra级数理论发展及其在故障诊断中的应用现状 | 第23-24页 |
| 1.5 本文主要研究内容 | 第24-27页 |
| 2 考虑导水机构水力损失的水轮机精细化模型辨识 | 第27-44页 |
| 2.1 引言 | 第27-28页 |
| 2.2 水轮机精细化建模 | 第28-31页 |
| 2.3 水轮机导水机构水力损失分析 | 第31-34页 |
| 2.4 基于改进的人工鱼群算法水轮机精细化模型辨识 | 第34-42页 |
| 2.5 本章小结 | 第42-44页 |
| 3 基于PMU多点测量数据的中小水电机群等效模型辨识 | 第44-60页 |
| 3.1 引言 | 第44-45页 |
| 3.2 中小水电机群等效模型及其可辨识性研究 | 第45-50页 |
| 3.3 基于多点PMU数据的等效辨识算法 | 第50-53页 |
| 3.4 仿真算例与实验研究 | 第53-59页 |
| 3.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 4 基于Volterra时域模型的水电机组轴系故障诊断 | 第60-76页 |
| 4.1 引言 | 第60-61页 |
| 4.2 Volterra时域模型概述 | 第61-63页 |
| 4.3 基于KK-PSO的Volterra时域模型辨识方法 | 第63-66页 |
| 4.4 基于时域核函数和神经网络的故障诊断方法 | 第66-68页 |
| 4.5 仿真实验研究 | 第68-75页 |
| 4.6 本章小结 | 第75-76页 |
| 5 基于GFRF的水轮机转轮状态识别 | 第76-87页 |
| 5.1 引言 | 第76-77页 |
| 5.2 水轮机转轮Volterra级数模型及广义频率响应函数(GFRF) | 第77-79页 |
| 5.3 基于高阶统计量的Volterra级数盲辨识方法 | 第79-83页 |
| 5.4 仿真实例研究 | 第83-86页 |
| 5.5 本章小结 | 第86-87页 |
| 6 基于非线性输出频率响应函数的水轮发电机组故障机理分析 | 第87-111页 |
| 6.1 引言 | 第87-88页 |
| 6.2 非线性输出频率响应函数(NOFRFs) | 第88-89页 |
| 6.3 水轮发电机组NOFRFs在线辩识方法及其在故障机理分析中的应用 | 第89-97页 |
| 6.4 基于有限元仿真与NOFRFs的水轮发电机组故障诊断研究 | 第97-109页 |
| 6.5 本章小结 | 第109-111页 |
| 7 全文总结与展望 | 第111-114页 |
| 7.1 全文工作总结 | 第111-112页 |
| 7.2 进一步研究展望 | 第112-114页 |
| 致谢 | 第114-115页 |
| 参考文献 | 第115-126页 |
| 附录1：攻读博士期间发表的论文 | 第126-127页 |
| 附录2：攻读博士期间完成和参与的科研项目 | 第127页 |
