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第一章绪论
1.1课题研究的背景和意义
1.1.1我国现行维修体制的缺点及实施状态维修的必要性
1.1.2发电设备运行与维修决策支持系统研究的必要性及理论背景
1.2设备运行与维修决策支持系统研究现状
1.2.1以可靠性为中心的维修（RCM）
1.2.2设备状态评价及预测研究现状
1.2.3设备维修决策理论及方法的研究
1.2.4设备维修决策支持系统研究现状
1.3论文研究的主要内容和技术路线
1.3.1论文研究的主要内容
1.3.2论文研究的技术路线
第二章发电设备改进的RCM和运行与维修决策过程
2.1引言
2.2传统RCM分析方法
2.2.1故障模式及影响分析（FMEA）
2.2.2故障树分析（FTA）
2.2.3 RCM决断流程图
2.2.4传统RCM分析存在的问题
2.3发电设备改进的RCM分析方法
2.3.1改进的RCM分析模型
2.3.2改进的RCM功能模型
2.4发电设备运行与维修决策过程
2.4.1发电设备系统划分及设备编码
2.4.2发电设备故障分析
2.4.3发电设备维修策略决策
2.4.4发电设备维修任务决策及优化
2.5本章结论
第三章发电设备重要度评价及故障风险分析
3.1引言
3.2基于蒙特卡罗仿真的发电设备重要度评价
3.2.1现有设备重要度评价方法
3.2.2发电设备重要度评价因素的确定
3.2.3发电设备重要度评价模型
3.2.4发电设备重要度评价仿真实例
3.3基于灰色理论的发电设备故障风险分析
3.3.1传统RCM定量风险分析方法
3.3.2定量风险分析的灰色关联度分析方法
3.3.3发电设备定量风险分析实例
3.4本章结论
第四章发电设备运行状态综合评价模型及应用研究
4.1引言
4.2发电设备状态及特征空间描述
4.2.1发电设备状态
4.2.2发电设备状态特征空间
4.2.3发电设备状态特征提取和选择
4.3发电设备状态评价标准与状态阈值的确定
4.3.1发电设备状态评价标准
4.3.2发电设备状态阈值的确定
4.4发电设备状态评价模型的建立
4.4.1发电设备状态评价指标—劣化度的确定
4.4.2发电设备状态的变权综合评价模型
4.4.3发电设备状态的变权模糊评价模型
4.5基于改进RCM分析的发电设备故障诊断
4.5.1发电设备故障诊断方法概述
4.5.2基于改进RCM故障分析的发电设备故障诊断
4.6发电设备状态评价及故障诊断实例
4.7本章结论
第五章发电设备运行状态综合预测模型及应用研究
5.1引言
5.2发电设备状态可预测性分析
5.3发电设备状态预测理论及方法
5.3.1发电设备状态预测理论
5.3.2发电设备状态预测方法
5.3.3预测方法有效性分析
5.4基于主成分分析的发电设备状态综合预测模型及应用
5.4.1主成分分析方法
5.4.2基于主成分分析的神经网络状态预测模型
5.4.3应用实例
5.5基于灰色理论和神经网络的发电设备状态综合预测模型
5.5.1发电设备状态特征参数变化趋势
5.5.2发电设备状态综合预测模型
5.5.3应用实例
5.6本章结论
第六章发电设备维修决策及优化模型研究
6.1引言
6.2发电设备维修方式决策
6.2.1维修方式的分类
6.2.2维修方式确定
6.2.3维修方式决策实例
6.3发电设备维修/故障费用模型
6.4发电厂主设备定期维修优化
6.4.1主设备计划维修周期的优化
6.4.2主设备计划维修内容的优化
6.5辅助设备定期维修决策及优化
6.5.1利用数值方法确定设备最优定期更换周期
6.5.2设备定期拆修周期确定的蒙特卡罗仿真方法
6.5.3利用解析法确定设备最优状态检查间隔
6.6发电设备隐患检查周期的确定
6.6.1按安全性要求确定隐患检测间隔期
6.6.2按经济性要求确定隐患检测间隔期
6.7发电设备基于状态的维修决策
6.8发电设备短期维修风险决策模型及应用
6.8.1发电设备短期维修风险决策整体框架
6.8.2发电设备短期维修风险决策模型
6.8.3发电设备短期维修风险决策模型应用实例
6.9本章结论
第七章发电设备运行与维修决策支持系统的设计与实现
7.1引言
7.2系统总体设计
7.2.1系统设计目标
7.2.2系统总体结构
7.2.3系统功能分析
7.2.4系统软硬件平台
7.3系统数据库设计与管理
7.4系统模型库设计与管理
7.5系统知识库设计与管理
7.6发电设备运行与维修决策支持系统的实现
7.6.1设备综合信息管理
7.6.2发电设备故障分析
7.6.3发电设备状态评价及预测
7.6.4发电设备维修任务决策及优化
7.7本章结论
第八章结论与建议
8.1全文总结
8.2论文的主要创新点
8.3有待进一步开展的工作
参考文献
致 谢
附 录
攻读博士学位期间发表的学术论文
攻读博士学位期间参加的科研工作
