电站锅炉系统故障诊断与预测研究

第1章 绪论	第1-16页
·课题的研究目的及意义	第8-9页
·关于本课题国内外发展现状	第9-14页
·故障诊断技术的发展概述	第9-10页
·专家系统与神经网络发展概述	第10-14页
·课题研究的具体问题	第14-16页
·课题的研究方法	第14页
·课题研究的主要内容	第14-16页
第2章 锅炉故障诊断系统的结构设计	第16-32页
·故障诊断系统构成	第16-18页
·故障诊断知识库建立	第18-21页
·诊断知识的获取方式	第18-19页
·诊断知识的表示	第19-21页
·神经网络故障诊断数据库的建立	第21-31页
·关系数据库介绍	第21-24页
·ADO数据库访问技术	第24-26页
·锅炉系统数据库设计	第26-31页
·本章小结	第31-32页
第3章 锅炉故障诊断系统神经网络模型	第32-49页
·神经网络概述	第32-36页
·人工神经元	第32-34页
·神经网络	第34-36页
·BP神经网络	第36-41页
·BP神经网络概述	第36-37页
·BP网络算法	第37-41页
·Levenberg-Marquardt法	第41-44页
·BP算法网络模型设计	第44-46页
·锅炉故障预测的讨论	第46-48页
·本章小结	第48-49页
第4章 系统软件实现及仿真实验	第49-72页
·锅炉故障诊断软件的设计方法	第49-53页
·系统编程语言	第49-50页
·数据库的使用	第50-53页
·系统功能模块与界面设计	第53-54页
·系统功能分析	第53-54页
·系统功能模块设计	第54页
·系统功能模块实现	第54-68页
·系统管理模块	第55-56页
·系统参数基本信息管理	第56-57页
·参数监测和处理	第57-58页
·故障类型信息管理	第58-59页
·故障名细信息管理	第59-60页
·样本信息管理	第60-68页
·样本学习和仿真实验及结果分析	第68-71页
·本章小结	第71-72页
总结	第72-73页
参考文献	第73-75页
攻读硕士学位期间发表的论文	第75-76页
致谢	第76页