声明
摘要
第1章 绪论
1.1 论文选题的背景及意义
1.2 国内外研究动态
1.2.1 国外的研究状况及应用
1.2.2 国内的研究状况及应用
1.3 论文研究的主要内容及特点
1.4 机组基本概况及数据
1.4.1 机组概况
1.4.2 机组基本数据
第2章 人工神经网络及RBF网络介绍
2.1 人工神经网络简述
2.1.1 人工神经网络的基本特点
2.1.2 人工神经网络的分类及应用
2.1.3 人工神经网络的故障诊断
2.2 RBF神经网络的预测原理介绍
2.2.1 RBF神经网络的基本原理和模型结构
2.2.2 RBF神经网络的训练过程
2.3 RBF网络与MATLAB的实现
2.3.1 MATLAB神经网络工具箱
2.3.2 应用RBF神经网络构建与实现故障诊断系统的方法
第3章 300MW供热机组等效热降回热系统分析
3.1 热力系统热经济性分析方法介绍
3.1.1 常规热平衡法
3.1.2 等效热降法
3.1.3 循环函数法
3.1.4 熵分析法
3.1.5 火用分析法
3.1.6 矩阵法
3.2 热力系统等效热降法的基本原理
3.2.1 等效热降法
3.2.2 抽汽等效热降法
3.2.3 等效热降的计算通式
3.2.4 热经济指标及计算结果
3.3 汽轮机组变工况下热力系统参数目标值的确定
3.3.1 机组变工况下热力系统参数目标值的概述
3.3.2 确定机组变工况下参数目标值的方法
3.3.3 变工况下热力系统参数目标值计算的方法及步骤
第4章 机组热力系统经济性分析
4.1 机组热力参数对机组经济性的影响分析
4.1.1 主要蒸汽参数对机组热经济性影响的定量分析
4.1.2 汽缸效率对机组经济性影响的定量分析
4.2 回热加热器对机组经济性影响的定量分析
4.2.1 加热器端差变化对经济性影响的分析
4.2.2 散热损失对经济‘性影响的分析
4.2.3 机组运行方式对经济性影响的分析
4.2.4 抽汽压损对经济性影响的分析
第5章 基于RBF神经网络的高加系统故障诊断
5.1 高加典型故障类型分析
5.2 征兆参数的处理及样本知识库的建立
5.3 RBF网络训练分析
5.4 基于RBF网络的高加故障诊断实例
第6章 结论
参考文献
致谢