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基于信息融合的汽轮发电机组故障诊断方法研究

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基于信息融合的汽轮发电机组故障诊断方法研究
论文目录
 
中文摘要第1页
英文摘要第3-6页
第一章 绪论第6-12页
  · 论文工作的研究背景第6-7页
  · 设备故障诊断方法的研究现状第7-9页
  · 信息融合技术的研究现状第9-10页
  · 本文研究的主要内容第10-12页
第二章 信息融合技术的理论基础第12-21页
  · 概述第12页
  · 信息融合的系统层次结构第12-14页
    · 数据层融合第12页
    · 特征层融合第12-13页
    · 决策层融合第13-14页
  · 汽轮机组故障诊断中的信息分类与综合利用第14-16页
    · 汽轮机组故障信息分类第14页
    · 汽轮机故障诊断信息的综合利用第14-15页
    · 基于信息融合的故障诊断过程分析第15-16页
  · 汽轮机故障诊断信息融合的系统结构和功能模型第16-21页
    · 汽机故障诊断信息融合分析模型第16-17页
    · 汽机振动监测诊断系统融合功能模型第17-18页
    · 汽机振动故障信息融合分层次方法选取第18-21页
第三章 振动信号的预处理优化第21-28页
  · 振动信号的数字滤波处理第21-24页
    · 数字滤波器的设计原理第21-22页
    · 实际应用第22-24页
  · 样条曲线插值法平滑轴心轨迹第24-28页
    · 样条插值的算法基础第24-26页
    · 现场实例应用第26-28页
第四章 基于全息谱分析法的数据层融合应用分析第28-43页
  · 全息谱分析法的算法基础第28-35页
    · 单截面双通道振动信号合成动力学模型第28-32页
    · 二维全息谱的算法基础第32-35页
  · 基于LabVIEW的二维全息谱的绘制第35-38页
    · 基于LabView的全息谱分析系统的结构介绍第35页
    · 系统硬件结构第35-36页
    · LabVIEW与SQL数据库的互访第36页
    · LabVIEW绘制二维全息谱第36-38页
  · 全息谱技术在汽轮机组故障诊断中的应用第38-43页
    · 二维全息谱所表征得转子振动信息第38-39页
    · 汽轮机组典型故障全息谱诊断实例对应关系第39页
    · 转子热弯曲故障的全息谱诊断分析第39-43页
第五章 基于信息熵理论的特征层融合应用分析第43-52页
  · 概述信息的定量描述方法第43页
  · 信息熵测度指标的定义第43-44页
  · 信息熵特征提取的方法第44-47页
    · 时域信息熵的特征提取第45-46页
    · 频域信息熵的特征提取第46-47页
  · 对于汽轮机组典型振动故障的信息熵定量分析第47-52页
    · 转子碰磨故障的信息熵特征第48-52页
第六章 结论与展望第52-54页
  · 论文研究工作结论第52-53页
  · 论文下一步工作展望第53-54页
参考文献第54-58页
致谢第58-59页
在学期间发表的学术论文和参加科研情况第59页

本篇论文共59页,点击这进入下载页面
 
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