基于神经网络的电厂锅炉故障诊断研究

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基于神经网络的电厂锅炉故障诊断研究

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基于神经网络的电厂锅炉故障诊断研究

论文目录
摘要	第4-5页
Abstract	第5-8页
第1章绪论	第8-14页
1.1 研究的背景及意义	第8-9页
1.2 国内外研究现状	第9-10页
1.3 故障诊断技术方法研究	第10-12页
1.3.1 基于信号处理的方法	第10-11页
1.3.2 基于数学模型的方法	第11页
1.3.3 基于知识的方法	第11-12页
1.4 本课题主要研究的内容	第12-14页
第2章锅炉工艺流程原理及故障分析	第14-23页
2.1 电厂锅炉工艺流程及系统介绍	第14-15页
2.2 锅炉故障分析	第15-18页
2.2.1 锅炉“四管泄漏”原因分析	第15-16页
2.2.2 “四管泄漏”故障现象	第16-17页
2.2.3 锅炉故障诊断系统结构框架	第17-18页
2.3 故障参数分析	第18-19页
2.4 样本数据预处理	第19-20页
2.5 小结	第20-23页
第3章基于小波神经网络的故障诊断	第23-39页
3.1 神经网络概述	第23-25页
3.2 BP神经网络	第25-26页
3.3 小波神经网络构建	第26-31页
3.3.1 小波变换理论	第26-27页
3.3.2 小波神经网络	第27-29页
3.3.3 小波神经网络训练算法	第29-30页
3.3.4 小波神经网络优势和不足	第30-31页
3.4 基于粒子算法优化小波神经网络	第31-34页
3.4.1 粒子群算法原理	第31-32页
3.4.2 基于粒子群算法优化小波神经网络	第32-34页
3.5 实验仿真	第34-37页
3.6 本章小结	第37-39页
第4章基于概率神经网络的故障诊断	第39-51页
4.1 概率神经网络理论基础	第39-42页
4.1.1 贝叶斯分类规则	第39-40页
4.1.2 Parzen窗方法	第40-42页
4.2 概率神经网络模型	第42-44页
4.2.1 拓扑结构	第42-43页
4.2.2 学习算法	第43-44页
4.3 概率神经网络改进方法	第44-46页
4.4 仿真实验	第46-50页
4.5 小结	第50-51页
第5章锅炉故障诊断系统软件设计与实现	第51-59页
5.1 组态王软件介绍	第51页
5.2 锅炉故障诊断系统设计	第51-54页
5.2.1 主控画面的设计	第52-53页
5.2.2 历史、实时数据报表的设计	第53-54页
5.2.3 报警画面的设置	第54页
5.3 基于OPC技术组态王的与MATLAB实时通讯	第54-58页
5.3.1 OPC技术简介	第54-55页
5.3.2 OPC客户端服务器通信流程	第55-56页
5.3.3 MATLAB与组态王实时通讯具体实现	第56-58页
5.4 小结	第58-59页
结论	第59-61页
参考文献	第61-67页
攻读硕士学位期间所发表的论文	第67-69页
致谢	第69页

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