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编辑推荐

发电设备智能故障诊断技术为近两年的研究热点，本书使用范围较广。

内容简介

《发电设备智能故障诊断技术》属于近几年科研项目的研究成果总结，主要内容包括发电设备故障数据预处理与特征提取、汽轮发电机组轴心轨迹自动识别技术、基于神经网络的发电设备智能故障诊断、主元分析与神经网络集成的发电设备故障诊断、基于信息融合的发电设备智能集成故障诊断技术、发电设备智能故障诊断应用研究等。

作者简介

张浩，教授、博士生导师。上海市领军人才、优秀学科带头人、曙光优秀学者，国务院政府特殊津贴获得者。现任上海电力学院副校长，主要从事电力自动化与信息化技术、智能电网与新能源发电技术等领域的研究工作。主持完成包括国家863计划重点项目子课题、科技部国际合作计划、教育部科学技术研究重点项目、上海市优秀学科带头人计划、上海市曙光及曙光跟踪计划、上海市科技攻关计划、上海市高校高水平特色发展项目等科研项目20多项。获国家科技进步二等奖、教育部科技进步奖一等奖和二等奖、上海市技术发明奖一等奖、科技进步奖二等奖和三等奖等奖励10多项。公开发表学术论文200多篇，其中有80多篇被SCI、EI、ISTP收录。出版著作10余本，取得专利与著作权10多项。

目录

前言

l 概述

1．1 发电设备智能故障诊断的意义

1．2 国内外发展研究现状分析

2 发电设备故障数据预处理与特征提取

2．1 数据预处理与特征提取方法

2．2 嵌入式数据预处理与特征提取平台

2．3 基于FFT变换的发电设备数据预处理

2．4 基于小波变换的发电设备故障特征提取

3 汽轮发电机组轴心轨迹自动识别技术

3．1 轴心轨迹自动识别框架设计

3．2 基于一种粒子群模型的轴心轨迹提纯

3．3 基于不变矩的轴心轨迹特征提取

3．4 基于BP神经网络的特征识别

3．5 仿真实例研究

4 基于神经网络的发电设备智能故障诊断

4．1 神经网络的概述

4．2 基于BP神经网络的汽轮发电机组故障诊断

4．3 基于RBF神经网络的汽轮发电机组故障诊断

4．4 基于CPN神经网络的汽轮发电机组故障诊断

4．5 基于概率神经网络(PNN)的汽轮发电机组故障诊断

4．6 基于小波神经网络(WNN)的汽轮发电机组故障诊断

4．7 基于模糊神经网络(FNN)汽轮发电机组故障诊断

5 主元分析与神经网络集成的发电设备智能故障诊断

5．1 集成诊断系统框架

5．2 基于主元分析的特征向量降维

5．3 GA-PSO-RBF神经网络

5．4 仿真测试研究

6 基于信息融合的发电设备智能集成故障诊断

6．1 信息融合的概述

6．2 基于D-S证据理论的汽轮机故障诊断

6．3 基于BP-RBF和D-S证据理论的汽轮机集成故障诊断

6．4 基于PNN-RBF和证据理论的集成故障诊断

6．5 基于WNN-PNN和证据理论的集成故障诊断

6．6 基于灰色理论-PNN的汽轮发电机组集成故障诊断

6．7 基于模糊集-BP和D-S证据理论凝汽器集成故障诊断

6．8 基于BP-CPN和D-S证据理论的凝汽器集成故障诊断

7 发电设备智能故障诊断系统应用研究

7．1 基于嵌入式ARM的远程数据采集系统

7．2 基于LabVIEW的汽轮发电机组振动运行监测与故障诊断系统

7．3 发电设备远程状态监测与智能故障诊断系统

参考文献

前言/序言

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