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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于证据理论的大型汽轮机组故障诊断方法研究
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基于证据理论的大型汽轮机组故障诊断方法研究
 
     论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第1章 绪论第9-15页
   ·研究的背景及意义第9页
   ·汽轮机组故障诊断研究现状第9-11页
     ·汽轮机组故障诊断综述第9-10页
     ·国外研究现状第10-11页
     ·国内研究现状第11页
   ·智能算法应用于故障诊断第11-13页
   ·论文内容与结构第13页
   ·本章小结第13-15页
第2章 汽轮机组的故障振动机理及其信息处理第15-25页
   ·引言第15页
   ·汽轮机组的典型振动故障第15-22页
     ·转子质量不平衡第15-17页
     ·轴系不对中第17-19页
     ·动静碰摩第19-21页
     ·油膜涡动与油膜振荡第21-22页
   ·汽轮机组振动信息常用的分析方法第22-24页
   ·汽轮机组故障信息处理第24页
   ·本章小结第24-25页
第3章 神经网络模型算法研究第25-43页
   ·引言第25-26页
   ·BP神经网络模型基本概念第26-38页
     ·人工神经元模型的相关概念第26-31页
     ·BP神经网络模型算法原理及其数学推导第31-35页
     ·BP神经网络模型的结构及参数调整第35-36页
     ·BP神经网络模型应用于汽轮机组故障诊断第36-38页
   ·Elman神经网络模型的结构与算法第38-42页
     ·Elman神经网络模型的结构第38-39页
     ·Elman神经网络模型的算法原理第39-40页
     ·Elman神经网络模型应用于汽轮机组故障诊断第40-42页
   ·本章小结第42-43页
第4章 信息融合方法在故障诊断中的应用第43-59页
   ·引言第43-45页
   ·信息融合方法应用于故障诊断第45-47页
   ·Dempster-Shafer证据理论综述第47-53页
     ·Dempster-Shafer证据理论的基本概念第48-50页
     ·Dempster-Shafer证据理论合成方法第50-51页
     ·Dempster-Shafer证据理论的优缺点第51-52页
     ·Dempster-Shafer证据理论应用于故障诊断第52-53页
   ·Dempster-Shafer证据理论应用于汽轮机组故障诊断第53-58页
     ·Dempster-Shafer证据理论应用于汽轮机组故障诊断综述第53-54页
     ·基于Dempster-Shafer证据理论的汽轮机组故障诊断实例第54-58页
   ·本章小结第58-59页
结论与展望第59-61页
 结论第59页
 展望第59-61页
致谢第61-62页
参考文献第62-65页
作者简介第65-66页
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果第66页

 
 
论文编号BS1807419,这篇论文共66
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