| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 物理量名称及符号表 | 第8-18页 |
| 第1章 绪论 | 第18-34页 |
| ·课题来源及研究的目的和意义 | 第18-19页 |
| ·课题来源 | 第18页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第18-19页 |
| ·故障诊断方法与发展现状 | 第19-23页 |
| ·故障诊断的发展概况 | 第19-20页 |
| ·现代故障诊断的主要内容 | 第20页 |
| ·故障诊断的主要方法 | 第20-22页 |
| ·故障诊断的主要发展趋势 | 第22-23页 |
| ·管网泄漏故障诊断方法与研究现状 | 第23-33页 |
| ·供热管网泄漏故障诊断方法与研究现状 | 第23-26页 |
| ·其他管网泄漏故障诊断方法与研究现状 | 第26-33页 |
| ·本课题的主要研究内容 | 第33-34页 |
| 第2章 供热管网故障调查分析 | 第34-43页 |
| ·引言 | 第34-35页 |
| ·调查统计结果 | 第35-39页 |
| ·供热管网故障调查统计结果 | 第35-36页 |
| ·事故维修队伍情况统计结果 | 第36-38页 |
| ·故障停止供热时间的统计 | 第38-39页 |
| ·热网泄漏故障的应对措施 | 第39-42页 |
| ·注重热网防腐 | 第39-40页 |
| ·加强维修队伍建设建立事故维修基地 | 第40页 |
| ·建立热网泄漏故障诊断及事故预警系统 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第3章 供热管网泄漏工况建模及泄漏规律研究 | 第43-77页 |
| ·采用空间管网方法建模的必要性 | 第43-44页 |
| ·空间供热管网泄漏工况计算与分析的数学模型 | 第44-50页 |
| ·空间供热管网泄漏工况建模条件 | 第44-45页 |
| ·泄漏工况水力计算数学模型 | 第45-46页 |
| ·空间管网的基本关联矩阵A | 第46-47页 |
| ·空间管网的基本回路矩阵B_f | 第47-48页 |
| ·泄漏工况空间管网的拓扑结构 | 第48-50页 |
| ·枝状热网泄漏工况下系统压力和流量的变化规律 | 第50-60页 |
| ·循环水泵参数的变化情况 | 第51-53页 |
| ·节点压力变化规律 | 第53-55页 |
| ·管段流量变化规律 | 第55-57页 |
| ·热用户流量及资用压差变化规律 | 第57-60页 |
| ·环状热网泄漏工况下系统压力和流量的变化规律 | 第60-69页 |
| ·管段流量变化规律 | 第60-61页 |
| ·节点压力变化规律 | 第61-65页 |
| ·管段流量变化规律 | 第65-67页 |
| ·热用户流量和资用压差的变化规律 | 第67-69页 |
| ·实际热网泄漏工况下系统压力和流量的变化规律 | 第69-76页 |
| ·循环水泵流量的变化情况 | 第73-75页 |
| ·节点压力变化规律 | 第75页 |
| ·管段流量变化规律 | 第75-76页 |
| ·热用户流量和资用压差的变化规律 | 第76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 第4章 热水管网管段泄漏故障诊断研究 | 第77-95页 |
| ·引言 | 第77页 |
| ·用作模式识别的人工神经网络 | 第77-80页 |
| ·用作模式识别的人工神经网络的基本原理 | 第78-79页 |
| ·以往用人工神经网络进行管网泄漏故障诊断的研究分析 | 第79页 |
| ·用人工神经网络进行故障诊断的特点 | 第79-80页 |
| ·基于BP 神经网络的热网管段泄漏故障诊断模型 | 第80-88页 |
| ·训练样本集的准备 | 第80-83页 |
| ·初始权值的设计 | 第83页 |
| ·网络结构的确定 | 第83-85页 |
| ·Levenberg-Marquardt 算法 | 第85-87页 |
| ·管段编码规则及网络性能评价 | 第87页 |
| ·训练程序的实现 | 第87-88页 |
| ·热网管段泄漏故障诊断计算结果与结果评价 | 第88-94页 |
| ·枝状管网管段泄漏故障诊断计算结果 | 第88-92页 |
| ·环状管网管段泄漏故障诊断计算结果 | 第92-94页 |
| ·本章小结 | 第94-95页 |
| 第5章 基于神经网络的热水管网泄漏两级诊断模型 | 第95-103页 |
| ·两级泄漏故障诊断模型的提出 | 第95-97页 |
| ·一级诊断模型直接预报具体泄漏位置和泄漏量存在的问题 | 第95-96页 |
| ·分层泄漏故障诊断模型的提出 | 第96-97页 |
| ·热水管网泄漏两级神经网络模型 | 第97-99页 |
| ·算法实现 | 第97-98页 |
| ·二级泄漏故障诊断模型的建立 | 第98-99页 |
| ·BP 神经网络二级泄漏故障诊断模型计算结果与结果评价 | 第99-102页 |
| ·本章小节 | 第102-103页 |
| 第6章 基于SVM 的热水供热管网泄漏工况诊断 | 第103-119页 |
| ·引言 | 第103-104页 |
| ·支持向量机的基本理论 | 第104-106页 |
| ·统计学习理论 | 第104-106页 |
| ·支持向量机 | 第106页 |
| ·用于函数拟合的支持向量机 | 第106-111页 |
| ·线性支持向量机 | 第106-109页 |
| ·非线性支持向量机 | 第109-110页 |
| ·核函数 | 第110-111页 |
| ·支持向量机的学习算法 | 第111页 |
| ·基于SVM 的热水供热管网泄漏工况回归模型 | 第111-114页 |
| ·输入输出特征向量的选取 | 第112页 |
| ·训练样本集 | 第112页 |
| ·核函数及模型参数的选取 | 第112-113页 |
| ·网络性能评价 | 第113页 |
| ·基于SVM 的热水管网泄漏工况回归模拟结果及评价 | 第113-114页 |
| ·基于SVM 的二级泄漏故障诊断模型 | 第114-117页 |
| ·输入输出向量的确定 | 第114-115页 |
| ·核函数的选取 | 第115页 |
| ·网络性能评价 | 第115页 |
| ·基于SVM 的二级泄漏故障诊断模型计算结果及评价 | 第115-117页 |
| ·本章小节 | 第117-119页 |
| 第7章 热网泄漏试验及泄漏故障诊断模型验证 | 第119-131页 |
| ·引言 | 第119页 |
| ·试验台概况 | 第119-123页 |
| ·试验台设备概况 | 第120-122页 |
| ·试验台数据采集系统概况 | 第122-123页 |
| ·泄漏模拟试验步骤及方法 | 第123-124页 |
| ·试验结果及模型验证 | 第124-129页 |
| ·试验结果整理 | 第124-125页 |
| ·热水管网泄漏两级诊断模型验证 | 第125-128页 |
| ·热水管网泄漏工况回归模型验证 | 第128-129页 |
| ·本章小节 | 第129-131页 |
| 结论 | 第131-133页 |
| 参考文献 | 第133-141页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第141-143页 |
| 致谢 | 第143-144页 |
| 个人简历 | 第144页 |
