基于神经网络的汽轮机轴系故障诊断系统开发
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| ·课题背景及意义 | 第9页 |
| ·汽轮机故障诊断技术研究现状 | 第9-11页 |
| ·国外发展情况 | 第9-10页 |
| ·国内发展情况 | 第10-11页 |
| ·人工神经网络模型 | 第11-17页 |
| ·人工神经网络概述 | 第12页 |
| ·人工神经元模型 | 第12-13页 |
| ·神经元节点函数 | 第13-14页 |
| ·原始BP算法 | 第14-17页 |
| ·面向对象的VC++程序设计开发工具 | 第17-18页 |
| ·本文研究内容 | 第18-19页 |
| 第2章 汽轮机故障分析及诊断知识库的建立 | 第19-39页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·汽轮机结构 | 第19-23页 |
| ·汽轮机组常见故障分析 | 第23-30页 |
| ·工频故障特征 | 第23-27页 |
| ·倍频故障特征 | 第27-29页 |
| ·低频故障特征 | 第29-30页 |
| ·诊断知识的获取 | 第30-33页 |
| ·静态知识的获取 | 第30-33页 |
| ·动态知识的获取 | 第33页 |
| ·神经网络知识表示 | 第33-35页 |
| ·数据库实现方法 | 第35-37页 |
| ·SQL Server数据库设计 | 第35-36页 |
| ·ADO接口设计 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第3章 监测系统软件的编制 | 第39-49页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·信号的时域分析 | 第39-40页 |
| ·信号的频域分析 | 第40-41页 |
| ·信号处理部分软件设计 | 第41-47页 |
| ·时域分析功能设计 | 第42页 |
| ·频域分析功能设计 | 第42-45页 |
| ·轴心轨迹功能设计 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第4章 基于神经网络的诊断模型设计 | 第49-61页 |
| ·引言 | 第49-50页 |
| ·诊断模型总体设计 | 第50-51页 |
| ·多征兆诊断模型设计 | 第50-51页 |
| ·征兆处理方法 | 第51页 |
| ·BP神经网络诊断方法的设计 | 第51-58页 |
| ·BP算法优化 | 第51-55页 |
| ·BP网络结构设计 | 第55-56页 |
| ·BP算法的程序实现 | 第56-58页 |
| ·改进算法的实验验证 | 第58-59页 |
| ·神经网络训练 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 界面的设计及系统的集成 | 第61-71页 |
| ·引言 | 第61页 |
| ·软件总体设计 | 第61-62页 |
| ·数据库管理模块 | 第62-64页 |
| ·神经网络训练模块 | 第64-67页 |
| ·智能诊断模块 | 第67-69页 |
| ·诊断历史回访模块 | 第69-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第6章 总结与展望 | 第71-73页 |
| ·全文总结 | 第71页 |
| ·展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
