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基于人工神经网络的故障诊断方法的研究及应用

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基于人工神经网络的故障诊断方法的研究及应用
论文目录
 
摘要第1页
ABSTRACT第4-7页
第一章 引言第7-20页
  · 选题背景及意义第7-8页
  · 火电厂热力系统故障诊断的研究现状及存在问题第8-11页
    · 国外火电厂热力系统故障诊断的研究现状第8-9页
    · 国内火电厂热力系统故障诊断的研究现状第9-11页
    · 火电机组热力系统故障诊断中存在的问题第11页
  · 故障诊断常用的方法第11-14页
    · 基于信号处理的方法第12-13页
    · 基于解析模型的方法第13页
    · 基于离散事件的方法第13页
    · 基于知识的方法第13-14页
  · 火电机组仿真技术发展状况及其在故障诊断中的应用第14-17页
    · 火电机组仿真技术发展状况第14-15页
    · 火电机组仿真在故障诊断中的应用第15-17页
  · 基于神经网络的故障诊断方法第17-18页
    · 神经网络的发展与研究现状第17页
    · 神经网络应用于故障诊断的优势第17-18页
  · 本文完成的主要工作第18-20页
第二章 凝汽系统常见故障原因分析第20-27页
  · 凝汽器系统简介第20-21页
  · 凝汽器系统的工作特性第21-22页
  · 凝汽器故障第22-25页
    · 凝汽器真空下降的原因第22-23页
    · 凝结水过冷的原因第23-25页
  · 本章小节第25-27页
第三章 基于凝汽器性能分析模型的故障特征规律提取第27-37页
  · 凝汽器性能分析模型的建立第27-32页
    · 壳侧不凝结区第27-29页
    · 壳侧蒸汽区第29-30页
    · 壳侧水区第30-31页
    · 凝汽器循环水侧第31-32页
  · 凝汽器故障特征规律仿真研究第32-36页
    · 凝汽器典型故障集和征兆集第32-34页
    · 用故障仿真方法实现对分式凝汽器故障征兆提取第34-36页
  · 本章小节第36-37页
第四章 改进双向联想记忆网络在凝汽器故障诊断中的应用第37-48页
  · 人工神经网络简介第37-38页
  · 双向联想记忆神经网络的理论研究第38-44页
    · 双向联想记忆(BAM)神经网络第39-42页
    · 多重训练双向联想记忆神经网络第42页
    · 改进的多重训练双向联想记忆神经网络第42-44页
  · 改进的多重训练BAM 算法在凝汽器故障诊断中的应用第44-47页
    · 改进BAM 算法在凝汽器故障诊断中的应用仿真第44-46页
    · 原始BAM 算法在凝汽器故障诊断中的应用仿真第46-47页
    · 对改进算法进行多故障的仿真验证第47页
  · 本章小节第47-48页
第五章 结论第48-50页
  · 全文总结第48页
  · 进一步研究方向第48-50页
参考文献第50-53页
致谢第53-54页
在学期间发表的学术论文和参加科研情况第54页

本篇论文共54页,点击这进入下载页面
 
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