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水泵机组状态评价与参数预测方法的研究与实现

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
一、绪论第9-16页
    1.1 研究目的与意义第9-10页
    1.2 研究现状及发展趋势第10-15页
        1.2.1 状态检修技术第10-11页
        1.2.2 状态预测技术第11-12页
        1.2.3 水电机组状态监测及诊断技术第12-13页
        1.2.4 泵站综合评价技术第13-15页
    1.3 本文研究内容和主要工作第15-16页
二、系统总体方案设计第16-23页
    2.1 引言第16页
    2.2 系统功能第16-17页
    2.3 体系结构第17-18页
    2.4 硬件结构第18-19页
    2.5 软件结构第19-21页
    2.6 实验平台第21-23页
三、水泵机组状态综合评价方法研究第23-50页
    3.1 引言第23-24页
    3.2 可拓综合评价概述第24-27页
    3.3 状态评价依据第27-30页
    3.4 设备部件划分及参数选取第30-32页
    3.5 权重的计算第32-46页
        3.5.1 层次分析法求权重第32-37页
        3.5.2 熵权法求权重第37-44页
        3.5.3 综合权重第44-46页
    3.6 基于可拓综合评价法水泵机组状态评价的实现第46-49页
    3.7 仿真分析第49页
    3.8 本章小结第49-50页
四、水泵机组状态参数预测分析研究第50-63页
    4.1 引言第50页
    4.2 基于灰色理论的预测方法第50-56页
        4.2.1 灰色预测的GM (1,1)模型第50-53页
        4.2.2 基于GM (1,1)模型的泵站机组状态参数预测第53-56页
    4.3 基于BP神经网络的预测方法第56-62页
        4.3.1 BP神经网络第56-57页
        4.3.2 基于BP神经网络的泵站机组状态参数预测第57-62页
    4.4 本章小结第62-63页
五、水泵机组远程状态评价与预测软件的开发第63-70页
    5.1 引言第63页
    5.2 开发软件介绍第63-64页
        5.2.1 Eclipse第63页
        5.2.2 Mysql第63页
        5.2.3 navicat第63-64页
        5.2.4 Tomcat第64页
    5.3 系统功能模块的实现第64-69页
        5.3.1 状态监测第64页
        5.3.2 状态综合评价第64-67页
        5.3.3 参数预测第67-69页
    5.5 本章小结第69-70页
六、总结和展望第70-72页
    6.1 总结第70页
    6.2 展望第70-72页
参考文献第72-75页
致谢第75-76页

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