基于机器学习的锅炉主辅机状态监测研究—硕士毕业论文下载

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基于机器学习的锅炉主辅机状态监测研究

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基于机器学习的锅炉主辅机状态监测研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-8页
1 绪论	第8-14页
· 背景及意义	第8-10页
· 研究概况	第10-12页
· 本文主要研究内容	第12-14页
2 基于聚类的炉膛稳态判断	第14-28页
· 炉膛稳态	第14-15页
· 聚类方法介绍	第15-18页
· 炉膛稳态判断	第18-26页
· 在线判别实例	第26-27页
· 本章小结	第27-28页
3 基于数值模拟的炉膛内部监测	第28-51页
· 燃烧数值模拟	第29-34页
· 回归模型建立	第34-41页
· 炉膛温度、速度以及氮氧化物浓度结果分析	第41-49页
· 炉膛监测流程	第49-50页
· 本章小结	第50-51页
4 锅炉辅机状态监测	第51-65页
· 锅炉辅机概述	第51-53页
· 振动软测量	第53-60页
· 时序参数回归预测	第60-64页
· 本章小结	第64-65页
5 全文总结与展望	第65-67页
· 全文总结	第65页
· 展望	第65-67页
致谢	第67-68页
参考文献	第68-74页
附录一攻读硕士学位期间发表论文	第74页

本篇论文共74页，点击这进入下载页面。

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