基于健康评估和劣化趋势预测的水电机组故障诊断系统研究

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基于健康评估和劣化趋势预测的水电机组故障诊断系统研究

     论文目录

摘要第1-6页

Abstract第6-12页

第一章 绪论第12-33页

   ·故障诊断技术研究的目的和意义第12-14页

   ·故障诊断技术的研究现状第14-17页

   ·水电机组故障诊断理论及诊断方法第17-26页

     ·基于信号处理的诊断方法第18-19页

     ·基于解析模型的诊断方法第19-20页

     ·基于经验知识的诊断方法第20-22页

     ·基于数据驱动的诊断方法第22-26页

   ·水电机组智能诊断原则及技术发展趋势第26-29页

     ·水电机组故障诊断原则第26-28页

     ·水电机组故障诊断技术的发展趋势第28-29页

   ·本文研究思路和研究内容第29-33页

     ·本文研究思路第29-30页

     ·本文结构和主要研究内容第30-33页

第二章 水电机组运行状态特征提取第33-44页

   ·引言第33页

   ·机组运行状态特征参数的选择第33-35页

   ·特征参数的监测方法第35-40页

     ·机组出力和效率第35-36页

     ·机组稳定性参数第36-37页

     ·发电机气隙和磁场强度第37-38页

     ·发电机局部放电第38-39页

     ·其它特征参数第39-40页

   ·特征量的计算方法第40-43页

     ·幅域统计法第40页

     ·时域分析法第40-42页

     ·频域分析法第42-43页

   ·本章小结第43-44页

第三章 水电机组运行状态健康标准研究第44-62页

   ·引言第44页

   ·样本统计理论第44-49页

     ·大数定律和中心极限定理第44-45页

     ·3σ准则(莱以特准则)第45-46页

     ·休哈特控制图第46-47页

     ·主元分析法(PCA)第47-49页

   ·健康状态评价标准第49-52页

     ·绝对评价标准第49-50页

     ·相对评价标准第50-52页

     ·类比评价标准第52页

   ·振动评价标准第52-60页

     ·现有的振动评价标准第52-54页

     ·对现有振动评价标准的探讨第54-60页

     ·确定振动评价标准的讨论第60页

   ·本章小结第60-62页

第四章 基于特征量健康样本的健康评估及趋势预测第62-86页

   ·引言第62页

   ·特征量健康样本子集的确定第62-64页

     ·特征量健康样本指标的种类第62-63页

     ·特征量健康样本指标集第63-64页

   ·基于特征量健康样本的状态识别第64-73页

     ·数据的统计分布特性第64-66页

     ·特征量健康样本的建立与状态识别第66-71页

     ·特征量健康模型的建立与状态识别第71-73页

   ·基于时间序列分解模型的趋势预测第73-84页

     ·时间序列分解模型第73-76页

     ·基于时间序列的趋势预测算法第76-79页

     ·基于时间序列的趋势预测实例第79-84页

   ·本章小结第84-86页

第五章 水电机组振动参数性能退化趋势评估与预测模型第86-99页

   ·引言第86页

   ·最小二乘支持向量机回归原理第86-87页

   ·基于LS-SVM的水电机组振动参数性能退化评估模型第87-88页

   ·基于LS-SVM的水电机组振动参数性能退化预测模型第88-89页

   ·实例分析第89-98页

     ·上导摆度参数退化评估与预测第89-94页

     ·上机架振动参数退化评估与预测第94-98页

   ·本章小结第98-99页

第六章 集成化故障诊断系统的研究及应用第99-120页

   ·引言第99-100页

   ·系统总体结构第100-102页

     ·现地监测层第101页

     ·厂站集成层第101-102页

     ·中心诊断层第102页

   ·标准化数据平台的集成第102-105页

     ·诊断系统常规集成模式第102-103页

     ·标准化数据平台第103-104页

     ·标准通讯接口第104-105页

   ·数据通信与存储第105-114页

     ·数据通信第105-112页

     ·数据存储第112-113页

     ·数据存储内容第113-114页

   ·系统软件功能第114-119页

     ·实时监测界面设计第115-117页

     ·信号分析与数据统计第117页

     ·健康评估与性能退化预测第117-119页

     ·共性故障的智能诊断第119页

   ·本章小结第119-120页

第七章 结论与展望第120-124页

   ·结论第120-121页

   ·主要创新点第121-122页

   ·展望第122-124页

参考文献第124-135页

附录一 攻读博士期间发表的论文第135-137页

附录二 攻读博士期间所取得的研究成果第137-138页

致谢第138页

论文编号BS2110697，这篇论文共138页
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