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绪论 1
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1.1 课题研究背景及意义 1
1.3 本论文的主要工作 4
2 发电厂设备常见故障 5
2.1 锅炉设备故障 5
2.2 发电机设备故障 7
2.3 汽轮机设备故障 10
3 智能诊断方法简述 16
3.1 专家系统方法 16
3.2 模糊推理方法 16
3.3 基于神经网络的方法 16
3.4 基于进化计算的方法 16
4 遗传算法 18
4.1 引言 18
4.2 遗传算法的基本结构 18
4.3 编码 19
4.4 初始群体的产生 19
4.5 适应度 19
4.6 进化操作 20
5 基于支持向量机的汽轮机振动故障诊断系统设计 22
5.1 引言 22
5.2 支持向量机理论 22
5.3 遗传算法优化支持向量机参数 24
5.4 汽轮机故障诊断系统的实现 24
6 结论 30
参考文献 32
致谢 34
图清单
图序号 图名称 页码
图 2-1 锅炉设备故障结构图 5
图 2-2 转子正常对中示意图 12
图 2-3 转子平行不对中示意图 12
图 2-4 转子倾斜不对中示意图 12
图 2-5 转子组合不对中示意图 12
图 2-6 动静磨碰示意图 14
图 4-1 基本遗传算法的算法流程图 18
图 5-1