基于粗糙集理论的汽轮机组振动故障诊断研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 主要符号表 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-17页 |
| ·选题的背景及意义 | 第12-13页 |
| ·故障诊断研究现状 | 第13-16页 |
| ·国内研究现状 | 第13-15页 |
| ·国外研究现状 | 第15-16页 |
| ·本文研究主要内容 | 第16-17页 |
| 第2章 粗糙集基本理论 | 第17-25页 |
| ·概述 | 第17-18页 |
| ·知识的不可分表关系与表示方法 | 第18-19页 |
| ·知识的不可分辨关系 | 第18页 |
| ·知识的表示方法 | 第18-19页 |
| ·不精确范畴与粗糙集近似 | 第19-20页 |
| ·知识的约简与核 | 第20-22页 |
| ·决策表与决策规则的置信度和支持度 | 第22-23页 |
| ·决策表的定义 | 第22页 |
| ·决策规则的置信度和支持度 | 第22-23页 |
| ·分辨矩阵和分辨函数 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 汽轮机组振动故障诊断决策表的属性约简 | 第25-46页 |
| ·概述 | 第25页 |
| ·故障诊断决策表的建立 | 第25-30页 |
| ·决策表的属性约简 | 第30-36页 |
| ·基于分辨矩阵的属性约简 | 第30-35页 |
| ·分辨矩阵约简算法的改进 | 第35-36页 |
| ·基于信息熵的属性约简 | 第36-43页 |
| ·信息熵的概念 | 第36-38页 |
| ·知识的信息熵 | 第38-39页 |
| ·属性重要性的度量 | 第39页 |
| ·机组故障属性的约简 | 第39-43页 |
| ·两种属性约简方法的比较 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 第4章 汽轮机组振动故障诊断网络模型的建立与应用 | 第46-56页 |
| ·决策规则的置信度和支持度的计算 | 第46-48页 |
| ·诊断网络模型的建立 | 第48-52页 |
| ·诊断决策规则的提取原则 | 第48-49页 |
| ·故障诊断的一般结构 | 第49页 |
| ·网络模型的构建步骤 | 第49-50页 |
| ·决策规则的评价 | 第50-52页 |
| ·诊断网络模型的应用 | 第52-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 结论与展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 硕士学位期间发表的学术论文 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
