本書屬於近幾年科研項目的研究成果總結，主要內容包括發電設備故障數據預處理與特徵提取、汽輪發電機組軸心軌跡自動識別技術、基於神經網路的發電設備智慧型故障診斷、主元分析與神經網路集成的發電設備故障診斷、基於信息融合的發電設備智慧型集成故障診斷技術、發電設備智慧型故障診斷套用研究等。
基本介紹
- 書名：發電設備智慧型故障診斷技術
- 作者：張浩 彭道剛
- 出版日期：2014年5月15日
- 語種：簡體中文
- ISBN：9787512355385
- 外文名：Intelligent Fault Diagnosis Technology of Equipments in Power Plant
- 出版社：中國電力出版社
- 頁數：192頁
- 開本：16
- 品牌：中國電力出版社
基本介紹,內容簡介,作者簡介,圖書目錄,
基本介紹
內容簡介
發電設備智慧型故障診斷技術為近兩年的研究熱點，本書使用範圍較廣。
作者簡介
張浩，教授、博士生導師。上海市領軍人才、優秀學科帶頭人、曙光優秀學者，國務院政府特殊津貼獲得者。現任上海電力學院副校長，主要從事電力自動化與信息化技術、智慧型電網與新能源發電技術等領域的研究工作。主持完成包括國家863計畫重點項目子課題、科技部國際合作計畫、教育部科學技術研究重點項目、上海市優秀學科帶頭人計畫、上海市曙光及曙光跟蹤計畫、上海市科技攻關計畫、上海市高校高水平特色發展項目等科研項目20多項。獲國家科技進步二等獎、教育部科技進步獎一等獎和二等獎、上海市技術發明獎一等獎、科技進步獎二等獎和三等獎等獎勵10多項。公開發表學術論文200多篇，其中有80多篇被SCI、EI、ISTP收錄。出版著作10餘本，取得專利與著作權10多項。
圖書目錄
前言
l 概述
1.1 發電設備智慧型故障診斷的意義
1.2 國內外發展研究現狀分析
2 發電設備故障數據預處理與特徵提取
2.1 數據預處理與特徵提取方法
2.2 嵌入式數據預處理與特徵提取平台
2.3 基於FFT變換的發電設備數據預處理
2.4 基於小波變換的發電設備故障特徵提取
3 汽輪發電機組軸心軌跡自動識別技術
3.1 軸心軌跡自動識別框架設計
3.2 基於一種粒子群模型的軸心軌跡提純
3.3 基於不變矩的軸心軌跡特徵提取
3.4 基於BP神經網路的特徵識別
3.5 仿真實例研究
4 基於神經網路的發電設備智慧型故障診斷
4.1 神經網路的概述
4.2 基於BP神經網路的汽輪發電機組故障診斷
4.3 基於RBF神經網路的汽輪發電機組故障診斷
4.4 基於CPN神經網路的汽輪發電機組故障診斷
4.5 基於機率神經網路(PNN)的汽輪發電機組故障診斷
4.6 基於小波神經網路(WNN)的汽輪發電機組故障診斷
4.7 基於模糊神經網路(FNN)汽輪發電機組故障診斷
5 主元分析與神經網路集成的發電設備智慧型故障診斷
5.1 集成診斷系統框架
5.2 基於主元分析的特徵向量降維
5.3 GA-PSO-RBF神經網路
5.4 仿真測試研究
6 基於信息融合的發電設備智慧型集成故障診斷
6.1 信息融合的概述
6.2 基於D-S證據理論的汽輪機故障診斷
6.3 基於BP-RBF和D-S證據理論的汽輪機集成故障診斷
6.4 基於PNN-RBF和證據理論的集成故障診斷
6.5 基於WNN-PNN和證據理論的集成故障診斷
6.6 基於灰色理論-PNN的汽輪發電機組集成故障診斷
6.7 基於模糊集-BP和D-S證據理論凝汽器集成故障診斷
6.8 基於BP-CPN和D-S證據理論的凝汽器集成故障診斷
7 發電設備智慧型故障診斷系統套用研究
7.1 基於嵌入式ARM的遠程數據採集系統
7.2 基於LabVIEW的汽輪發電機組振動運行監測與故障診斷系統
7.3 發電設備遠程狀態監測與智慧型故障診斷系統
參考文獻
l 概述
1.1 發電設備智慧型故障診斷的意義
1.2 國內外發展研究現狀分析
2 發電設備故障數據預處理與特徵提取
2.1 數據預處理與特徵提取方法
2.2 嵌入式數據預處理與特徵提取平台
2.3 基於FFT變換的發電設備數據預處理
2.4 基於小波變換的發電設備故障特徵提取
3 汽輪發電機組軸心軌跡自動識別技術
3.1 軸心軌跡自動識別框架設計
3.2 基於一種粒子群模型的軸心軌跡提純
3.3 基於不變矩的軸心軌跡特徵提取
3.4 基於BP神經網路的特徵識別
3.5 仿真實例研究
4 基於神經網路的發電設備智慧型故障診斷
4.1 神經網路的概述
4.2 基於BP神經網路的汽輪發電機組故障診斷
4.3 基於RBF神經網路的汽輪發電機組故障診斷
4.4 基於CPN神經網路的汽輪發電機組故障診斷
4.5 基於機率神經網路(PNN)的汽輪發電機組故障診斷
4.6 基於小波神經網路(WNN)的汽輪發電機組故障診斷
4.7 基於模糊神經網路(FNN)汽輪發電機組故障診斷
5 主元分析與神經網路集成的發電設備智慧型故障診斷
5.1 集成診斷系統框架
5.2 基於主元分析的特徵向量降維
5.3 GA-PSO-RBF神經網路
5.4 仿真測試研究
6 基於信息融合的發電設備智慧型集成故障診斷
6.1 信息融合的概述
6.2 基於D-S證據理論的汽輪機故障診斷
6.3 基於BP-RBF和D-S證據理論的汽輪機集成故障診斷
6.4 基於PNN-RBF和證據理論的集成故障診斷
6.5 基於WNN-PNN和證據理論的集成故障診斷
6.6 基於灰色理論-PNN的汽輪發電機組集成故障診斷
6.7 基於模糊集-BP和D-S證據理論凝汽器集成故障診斷
6.8 基於BP-CPN和D-S證據理論的凝汽器集成故障診斷
7 發電設備智慧型故障診斷系統套用研究
7.1 基於嵌入式ARM的遠程數據採集系統
7.2 基於LabVIEW的汽輪發電機組振動運行監測與故障診斷系統
7.3 發電設備遠程狀態監測與智慧型故障診斷系統
參考文獻
