汽轮发电机组智能故障诊断专家系统的设计与开发
【图文】:
其分布式存储逻辑机制更加有利于探讨数据库等功能。针对数据库类结构中的若干故障案例簇集的分析中故障特征相似度的计算和查询并对大量有重复功能,从而可以实现数据的分层查询。使用 SQ相结合的方法对案例库中的案例信息进行一系列故障数据信息进行分布统计与检索。开发与设计理模块操作界面的设计主要是利用 C#的 Windo由主窗体和子窗体共同构建,窗体内部由多个控通过创建 Windows 窗体项目,操作系统会把 For文件 Form1.cs 和 Form1.designer.cs,其中 desig器自动写入的代码文件。
5.1.3 故障诊断专家系统的界面设计(1)登录界面图5.2为汽轮发电机组故障诊断专家系统的登录界面,,登录界面有用户注册模块,注册窗口可以为系统增加和修改用户信息,用户信息存储在SQL征兆数据库中的用户信息表内。图 5.2 汽轮发电机组故障诊断专家系统登录界面(2)系统主界面图5.3为汽轮发电机组故障诊断系统的主界面图,主要包括系统配置、通讯手段、状态监测模块、信号分析模块、数据库管理模块和专家系统。诊断系统开发是面向对象和基于模块化的设计,本论文主要研究部分为汽轮发电机组故障诊断
【学位授予单位】:兰州理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:TM311
【参考文献】
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9 文天柱;许爱强;王怡苹;;基于可拓规则推理的故障诊断方法[J];北京航空航天大学学报;2016年03期
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9 马世民;基于可信规则库的汽轮发电机组故障诊断专家系统[D];兰州理工大学;2013年
10 黄乃成;基于知识的汽轮发电机组智能故障诊断研究[D];华北电力大学;2013年
本文编号:2590255
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