基于粗糙集的风机故障诊断与电站运行优化
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 数据挖掘技术 | 第10-11页 |
| 1.2.2 风机故障诊断的研究动态 | 第11-12页 |
| 1.2.3 电厂运行优化的研究现状 | 第12页 |
| 1.3 本论文的主要工作 | 第12-14页 |
| 第2章 数据预处理与挖掘算法 | 第14-36页 |
| 2.1 数据预处理的概念 | 第14-16页 |
| 2.1.1 数据清洗 | 第14页 |
| 2.1.2 数据集成 | 第14-15页 |
| 2.1.3 数据约简 | 第15-16页 |
| 2.2 数据预处理的方法 | 第16-23页 |
| 2.2.1 基于多元统计分析的数据结构简化 | 第16-23页 |
| 2.3 数据挖掘 | 第23-35页 |
| 2.3.1 数据挖掘的过程 | 第23-24页 |
| 2.3.2 数据挖掘的系统与工具 | 第24-25页 |
| 2.3.3 关联挖掘 | 第25-27页 |
| 2.3.4 聚类挖掘概述 | 第27-29页 |
| 2.3.5 粗糙集理论 | 第29-31页 |
| 2.3.6 改进的属性约简算法研究 | 第31-33页 |
| 2.3.7 算法应用实例 | 第33-35页 |
| 2.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 基于粗糙集的风机故障诊断技术 | 第36-46页 |
| 3.1 风机故障诊断技术的需求和意义 | 第36-37页 |
| 3.2 风机分类以及常见故障类型 | 第37-39页 |
| 3.2.1 风机分类 | 第37-38页 |
| 3.2.2 风机常见故障类型 | 第38-39页 |
| 3.3 基于粗糙集的故障诊断模型 | 第39-45页 |
| 3.3.1 建立基于粗糙集算法风机故障分类规则 | 第40-44页 |
| 3.3.2 风机故障诊断的模糊算法 | 第44-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于粗糙集理论的电站运行目标值优化 | 第46-61页 |
| 4.1 引言 | 第46页 |
| 4.2 电站运行优化目标值的确定方法 | 第46-58页 |
| 4.2.1 决策表的建立 | 第47页 |
| 4.2.2 数据的预处理 | 第47-48页 |
| 4.2.3 属性约简 | 第48-53页 |
| 4.2.4 属性值约简 | 第53-58页 |
| 4.3 运行优化应用实例 | 第58-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-61页 |
| 第5章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
