基于神经网络的汽轮机状态监测与专家故障诊断系统技术的研究

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第一章 绪论

1.1 课题研究背景

1.2 国内外研究现状

1.3 课题的研究意义

1.4 本课题的研究意义

第二章 汽轮机组振动故障的基本特征

2.1 汽轮发电机组振动的分类

2.2 汽轮发电机组振动的基本特征

2.2.1 振动故障的一般原因

2.2.2 典型振动故障的特征

2.3 汽轮机故障诊断的方法

2.3.1 传统故障诊断方法

2.3.2 人工智能技术在故障诊断中的运用

2.4 本章小结

第三章 汽轮机组故障诊断系统需求分析

3.1 汽轮机组故障诊断和维修决策的特点与要求

3.2 汽轮机组在线监测与故障诊断系统结构

3.3 系统硬件配置和网络方案设计

3.3.1 系统硬件配置

3.3.2 通信网络方案选择

3.4 本章小结

第四章 汽轮机组故障诊断专家系统设计

4.1 汽轮机故障诊断原理以及系统总体结构

4.2 智能故障诊断方法分析

4.2.1 模糊诊断方法

4.2.2 神经网络诊断方法

4.2.3 模糊神经网络诊断方法

4.2.4 专家系统故障诊断方法

4.3 汽轮发电机组混合智能诊断方法研究

4.3.1 基于模糊神经网络的故障诊断专家系统

4.3.2 故障征兆提取及模糊处理

4.3.3 振动故障诊断的模糊神经网络

4.3.4 模糊神经网络故障诊断仿真

4.4 故障诊断专家系统的数据库设计

4.5 本章小结

第五章 汽轮机组故障诊断软件的设计

5.1 软件功能划分

5.2 软件的实现

5.3 系统运行结果

第六章 结论与展望

6.1 全文总结

6.2 课题展望

参考文献

致谢