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汽轮发电机组状态监测与故障预警系统研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-7页 | | Abstract | 第7-15页 | | 物理量名称及符号表 | 第15-18页 | | 第1章 绪论 | 第18-32页 | | ·课题研究的目的和意义 | 第18-20页 | | ·设备状态监测的研究现状 | 第20-23页 | | ·国内外现状 | 第20-22页 | | ·存在问题 | 第22-23页 | | ·设备监测信号异常分析研究现状 | 第23-24页 | | ·国内外现状 | 第23-24页 | | ·存在问题 | 第24页 | | ·设备故障风险分析研究现状 | 第24-26页 | | ·国内外现状 | 第24-25页 | | ·存在问题 | 第25-26页 | | ·设备状态识别方法研究现状 | 第26-28页 | | ·国内外现状 | 第26-27页 | | ·存在问题 | 第27-28页 | | ·本文研究内容及论文结构 | 第28-32页 | | ·论文研究内容 | 第28-30页 | | ·论文结构 | 第30-32页 | | 第2章 汽轮发电机组故障模式及征兆的表示及优化 | 第32-78页 | | ·汽轮发电机组故障模式的表示 | 第32-51页 | | ·故障模式的符号表示及分类 | 第32-33页 | | ·故障模式改进的FMEA表示 | 第33-35页 | | ·汽轮发电机组典型故障模式表示 | 第35-51页 | | ·汽轮发电机组典型故障模式征兆的表示及分类 | 第51-57页 | | ·典型特征征兆来源 | 第51-52页 | | ·特征征兆的特征模式量化表示 | 第52-56页 | | ·特征征兆的功能分类 | 第56-57页 | | ·基于粗糙集理论的多层次故障模式征兆优化及分类 | 第57-67页 | | ·粗糙集理论 | 第58-61页 | | ·多层次故障模式的特征征兆优化模型 | 第61-65页 | | ·故障模式的特征征兆功能划分模型 | 第65-67页 | | ·案例分析 | 第67-77页 | | ·本章小结 | 第77-78页 | | 第3章 汽轮发电机组故障异常搜索方法研究 | 第78-98页 | | ·聚类分析理论 | 第78-82页 | | ·常用聚类划分方法 | 第78-80页 | | ·孤立点搜索技术 | 第80-82页 | | ·基于K-均距离的汽轮发电机组异常搜索模型 | 第82-91页 | | ·输入初始化处理 | 第83-86页 | | ·时间序列的特征模式计算 | 第86-87页 | | ·基于K-均距离异常搜索 | 第87-89页 | | ·模型参数优化 | 第89-91页 | | ·实例分析 | 第91-97页 | | ·本章小结 | 第97-98页 | | 第4章 汽轮发电机组故障属性识别方法研究 | 第98-126页 | | ·故障预测理论基础 | 第98-107页 | | ·灰色预测理论基础 | 第99-104页 | | ·自回归预测理论基础 | 第104-107页 | | ·组合预测模型概述 | 第107页 | | ·灰色-AR(N)组合预测模型的建立 | 第107-111页 | | ·基于多特征的属性识别模型 | 第111-114页 | | ·多特征状态空间的表示 | 第111-112页 | | ·基于多特征的属性识别模型建立 | 第112-114页 | | ·汽轮发电机组故障振动特征频率属性识别模型 | 第114-118页 | | ·振动特征频率属性征兆初始化 | 第114-116页 | | ·振动特征频率属性征兆趋势预测 | 第116页 | | ·属性状态空间识别 | 第116-118页 | | ·案例分析 | 第118-125页 | | ·本章小结 | 第125-126页 | | 第5章 汽轮发电机组故障强度评价方法研究 | 第126-152页 | | ·逻辑回归原理 | 第126-135页 | | ·逻辑回归理论概述 | 第126-128页 | | ·逻辑回归估计 | 第128-132页 | | ·累积逻辑回归 | 第132-135页 | | ·基于时间序列综合指标的改进逻辑回归模型 | 第135-137页 | | ·汽轮发电机组故障概率逻辑回归模型 | 第137-140页 | | ·不可辨识程度故障模式概率模型 | 第138-139页 | | ·可辨识程度故障模式概率模型 | 第139-140页 | | ·故障措施的FMEA反查 | 第140页 | | ·案例分析 | 第140-151页 | | ·不可辨识故障模式概率计算 | 第141-145页 | | ·可辨识故障模式概率计算 | 第145-151页 | | ·本章小结 | 第151-152页 | | 第6章 汽轮发电机组状态监测与故障预警系统 | 第152-171页 | | ·基于多智能体的监测与预警系统总体构架 | 第152-155页 | | ·状态监测与故障预警系统的设计开发需求 | 第155-161页 | | ·系统总体设计原则 | 第155页 | | ·系统开发工具 | 第155-157页 | | ·系统数据库及接口设计 | 第157-161页 | | ·状态监测与故障预警系统的功能设计 | 第161-170页 | | ·信息管理系统 | 第162-164页 | | ·异常搜索分析系统 | 第164-166页 | | ·异常属性识别系统 | 第166-167页 | | ·故障概率计算系统 | 第167-169页 | | ·故障预警报告 | 第169-170页 | | ·本章小结 | 第170-171页 | | 第7章 结论与展望 | 第171-174页 | | ·全文总结 | 第171-172页 | | ·论文的主要创新点 | 第172页 | | ·有待进一步开展的工作 | 第172-174页 | | 参考文献 | 第174-184页 | | 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 | 第184-186页 | | 攻读博士学位期间参加的科研工作 | 第186-187页 | | 致谢 | 第187-188页 | | 作者简介 | 第188页 |
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论文编号BS29161，这篇论文共188页
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