| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-11页 |
| 第1章 引言 | 第11-31页 |
| ·研究背景 | 第11-13页 |
| ·燃气轮机健康管理系统研究进展 | 第13-19页 |
| ·燃气轮机健康管理系统研究现状 | 第13-15页 |
| ·燃气轮机常见气路故障分析 | 第15-19页 |
| ·燃气轮机故障诊断方法研究进展 | 第19-28页 |
| ·本文的主要工作及结构安排 | 第28-31页 |
| 第2章 面向对象的重型燃气轮机自适应气路故障诊断模型 | 第31-45页 |
| ·本章引言 | 第31页 |
| ·面向对象的重型燃气轮机模型建立和验证 | 第31-36页 |
| ·面向对象的重型燃气轮机模型建立 | 第31-35页 |
| ·面向对象的重型燃气轮机模型验证 | 第35-36页 |
| ·重型燃气轮机线性状态空间模型 | 第36-40页 |
| ·重型燃气轮机稳态工作点线性状态空间模型 | 第36-39页 |
| ·重型燃气轮机大范围状态空间模型 | 第39-40页 |
| ·重型燃气轮机自适应气路故障模型 | 第40-44页 |
| ·重型燃气轮机部件健康参数 | 第41页 |
| ·重型燃气轮机非线性和线性自适应气路故障模型 | 第41-42页 |
| ·基于扩展卡尔曼滤波的自适应气路故障模型 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第3章 重型燃气轮机气路故障诊断精度评价和测量参数优化选择 | 第45-70页 |
| ·本章引言 | 第45-46页 |
| ·基于新的状态能观度分析方法的气路故障诊断精度评价 | 第46-51页 |
| ·气路故障诊断精度评价方法 | 第46-47页 |
| ·新的状态能观度分析方法 | 第47-51页 |
| ·重型燃气轮机状态能观度分析 | 第51-57页 |
| ·Siemens V64.3 重型燃气轮机设计工况能观度分析 | 第51-52页 |
| ·各测量对各状态估计精度敏感度分析 | 第52-53页 |
| ·冗余测量对状态能观度的影响 | 第53-56页 |
| ·重型燃气轮机非线性对能观度的影响 | 第56-57页 |
| ·基于能观度分析的气路故障诊断测量参数优化选择 | 第57-62页 |
| ·气路故障诊断总体能观度定义 | 第57-59页 |
| ·基于总体能观度的气路故障诊断测量参数优化选择 | 第59页 |
| ·不同测量参数组故障诊断验证 | 第59-62页 |
| ·稳态气路故障诊断能观度分析与测量参数优化选择 | 第62-69页 |
| ·稳态气路故障诊断能观度分析 | 第62-65页 |
| ·能观度分析方法与条件数方法的对比 | 第65-66页 |
| ·稳态气路故障诊断不同测量参数时故障诊断验证 | 第66-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第4章 基于自适应扩展卡尔曼滤波的重型燃气轮机气路故障过程跟踪 | 第70-96页 |
| ·本章引言 | 第70-71页 |
| ·基于卡尔曼滤波器的燃气轮机气路故障诊断方法 | 第71-80页 |
| ·卡尔曼滤波与扩展卡尔曼滤波 | 第71-75页 |
| ·基于扩展卡尔曼滤波的燃气轮机气路故障诊断方法 | 第75-77页 |
| ·系统与测量噪声选择对气路故障诊断结果的影响分析 | 第77-80页 |
| ·基于强跟踪滤波器的燃气轮机气路故障诊断过程跟踪 | 第80-95页 |
| ·基于扩展卡尔曼滤波器的气路故障诊断方法的不足 | 第80-81页 |
| ·强跟踪滤波器原理 | 第81-85页 |
| ·基于强跟踪滤波器的燃气轮机自适应气路故障诊断 | 第85-90页 |
| ·基于强跟踪滤波器的气路故障诊断方法的鲁棒性分析 | 第90-95页 |
| ·本章小结 | 第95-96页 |
| 第5章 基于稀疏贝叶斯学习的燃气轮机欠定气路故障诊断 | 第96-114页 |
| ·本章引言 | 第96-97页 |
| ·基于稀疏思想的燃气轮机欠定气路故障诊断 | 第97-101页 |
| ·线性气路分析方法 | 第97-98页 |
| ·欠定气路故障诊断问题求解的正则化方法 | 第98-99页 |
| ·欠定气路故障诊断问题的稀疏求解方法 | 第99-101页 |
| ·基于稀疏贝叶斯学习的燃气轮机欠定气路故障诊断 | 第101-113页 |
| ·稀疏贝叶斯学习算法 | 第101-104页 |
| ·稀疏贝叶斯学习故障诊断方法参数分析 | 第104-107页 |
| ·稀疏贝叶斯学习方法用于欠定气路故障诊断 | 第107-113页 |
| ·本章小结 | 第113-114页 |
| 第6章 结论与展望 | 第114-118页 |
| ·结论 | 第114-115页 |
| ·本文的创新点 | 第115-116页 |
| ·展望 | 第116-118页 |
| 参考文献 | 第118-129页 |
| 致谢 | 第129-131页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第131-132页 |
