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基于多元状态估计的电站风机故障预警方法研究与应用

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基于多元状态估计的电站风机故障预警方法研究与应用
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-11页
1 绪论第11-18页
  1.1 选题背景及意义第11页
  1.2 数据挖掘技术与设备状态监测的融合第11-12页
  1.3 故障预警系统研究及应用现状第12-16页
    1.3.1 故障预警方法研究现状第12-14页
    1.3.2 故障预警系统应用现状第14-15页
    1.3.3 电站风机故障预警方法研究现状第15-16页
  1.4 论文主要研究内容第16-18页
2 电站风机系统特点及常见故障分析第18-21页
  2.1 风机的分类第18-19页
  2.2 风机的结构和工作原理第19页
  2.3 风机常见故障类型及原因第19-20页
  2.4 本章小结第20-21页
3 数据采集及预处理方法第21-32页
  3.1 数据准备第21-22页
    3.1.1 数据筛选原则第21页
    3.1.2 数据插值理论第21-22页
  3.2 主元分析理论第22-28页
    3.2.1 主元分析几何说明第22-24页
    3.2.2 主元分析的数学模型第24页
    3.2.3 主元分析理论推导及性质第24-27页
    3.2.4 主元分析参数筛选步骤第27-28页
  3.3 小波变换第28-30页
    3.3.1 小波变换理论简介第28-29页
    3.3.2 小波变换分解流程第29-30页
  3.4 缺失数据处理第30-31页
    3.4.1 缺失数据概念第30-31页
    3.4.2 缺失数据处理方法第31页
  3.5 本章小结第31-32页
4 基于MSET的风机故障预警方法第32-48页
  4.1 相似度量理论第32-37页
    4.1.1 相似系数函数第32-34页
    4.1.2 距离函数第34-37页
    4.1.3 余弦相似度度量与距离相似度量的对比第37页
  4.2 多元状态估计技术基本原理第37-40页
  4.3 多元状态估计关键技术点第40-45页
    4.3.1 数据归一化处理第40-41页
    4.3.2 构建训练矩阵第41页
    4.3.3 构建记忆矩阵第41-44页
    4.3.4 相似性算子第44-45页
  4.4 滑动窗口残差统计与相似度第45-46页
  4.5 建模技术研究第46-47页
    4.5.1 分模块预测技术第46页
    4.5.2 分季节预测技术第46页
    4.5.3 设置预警时间阈值第46-47页
  4.6 本章小结第47-48页
5 故障预警系统应用研究第48-67页
  5.1 数据预处理第48-54页
    5.1.1 设备相关测点采集第48-49页
    5.1.2 参数简化及重要参数筛选第49-51页
    5.1.3 历史正常运行时间段筛选第51-53页
    5.1.4 记忆矩阵构造第53-54页
  5.2 故障预警仿真验证第54-57页
  5.3 故障实例预警分析第57-60页
  5.4 故障预警系统应用分析第60-66页
    5.4.1 增压风机电机故障分析第60-62页
    5.4.2 引风机测点故障分析第62-66页
  5.5 本章小结第66-67页
6 总结与展望第67-69页
  6.1 本文主要内容第67-68页
  6.2 研究展望第68-69页
参考文献第69-72页
致谢第72-73页
攻读学位期间取得的研究成果第73页

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