声明
第1章 绪论
1.1 研究的背景及意义
1.2 国内外研究进展
1.3 电站故障诊断存在的问题及发展趋势
1.3.1 凝汽器故障诊断存在的问题
1.3.2 凝汽器故障诊断的发展趋势
1.4 本文主要工作
第2章 电站凝汽器系统简介
2.1 凝汽器系统组成及作用
2.2 凝汽器常见故障与征兆分析
（1）真空系统不严密
（2）凝汽器满水
（3）凝汽器铜管脏污
（4）冷却水管堵塞
（5）后轴封供汽不足
（6）循环水泵严重事故
（7）凝结水泵故障
（8）抽气器故障
（9）低压加热器管道破裂
2.3 凝汽器故障征兆数据集
2.4 凝汽器故障测试实例
2.5 本章小结
第3章 ELM及其改进算法
3.1 标准ELM算法
3.2 隐层节点数确定
3.2.1 奇异值分解
3.2.2 主成分分析法
3.3 KELM算法
3.4 本章小结
第4章 基于优化ELM算法的电站凝汽器故障诊断
4.1 基于改进遗传算法优化ELM算法的凝汽器故障诊断
4.1.1 遗传算法
4.1.2 遗传算法改进策略
4.1.3 改进遗传算法优化ELM算法应用
4.1.4 测试及实例仿真结果
4.2 基于改进灰狼算法优化ELM算法的凝汽器故障诊断
4.2.1 灰狼算法
4.2.2 灰狼算法改进策略
4.2.3 改进灰狼算法优化ELM算法应用
4.3 基于蜂群算法优化KELM算法的凝汽器故障诊断
4.3.1 人工蜂群算法
4.3.2 算法优化策略
4.3.3 改进人工蜂群优化ELM算法应用
4.4 本章小结
第5章 基于B/S结构的凝汽器故障诊断系统开发
5.1 系统简述
5.2 系统界面及功能概述
第6章 结论和展望
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果
致谢
