水轮发电机组动力学问题及故障诊断原理与方法

zorro

【作　者】周建中，张勇传，李超顺著
【丛书名】水电科技前沿研究丛书
【形态项】 400
【出版项】 武汉：华中科技大学出版社 , 2013.12
【原书定价】79.80
内容提要:
本书从水轮发电机组动力学动力过程描述、建模理论、机组非平稳信号处理与特征提取方法、智能故障诊断理论与方法，状态监测与故障诊断系统等方面进行了全面阐述。
第一篇  水轮发电机组动力学
第1章  水轮发电机组动力学问题及其研究概述
        1.1  水轮发电机组产生振动的因素
        1.2  水轮发电机组转子动力学问题概述
        1.3  水轮发电机组振动分析
第2章  单一故障影响下水轮发电机组振动分析
        2.1  水轮发电机组径向振动特性分析
        2.2  水轮发电机组转子不对中的振动特性分析
        2.3  水轮发电机组在轴向推力作用下的振动特性分析
        2.4  水轮发电机组非线性电磁振动特性分析
第3章  耦合振动作用下水轮发电机组转子动力学分析
        3.1  陀螺效应下水轮发电机组的弯扭耦合振动分析
        3.2  水轮发电机组联轴器不对中弯扭耦合振动分析
        3.3  水轮发电机组碰摩弯扭耦合振动分析
第二篇  信号处理与轴心轨迹特征提取
第4章  信号分析及特征提取
        4.1  传统信号分析方法
        4.2  小波变换
        4.3  Hilbert-Huang变换
        4.4  微弱信号混沌振子检测原理
第5章  轴心轨迹自动识别方法
        5.1  水轮发电机组轴心轨迹的特点
        5.2  轴心轨迹自动识别原理
        5.3  基于PJFMIs不变矩的轴心轨迹识别
        5.4  基于快速变换的轴心轨迹识别
        5.5  基于混合神经网络的轴心轨迹自动识别
第三篇  水轮发电机组智能故障诊断方法
第6章  水轮发电机组的支持向量机故障诊断方法
        6.1  支持向量机基本理论
        6.2  基于支持向量机的水轮发电机组振动故障分类研究
        6.3  基于遗传算法的支持向量机模型参数选择
        6.4  基于支持向量机的水轮发电机组状态预测研究
第7章  水轮发电机组的Bayes网络故障诊断方法
        7.1  Bayes网络的基本理论
        7.2  PPTC概率推理算法的优化与实现
        7.3  基于Bayes网络的水轮发电机组状态检修系统
        7.4  水轮发电机组状态检修系统的知识获取
第8章  基于信息融合技术的故障集成诊断
        8.1  基于快速变换的故障信号分类
        8.2  基于熵权理论和信息融合技术的水轮发电机组振动故障诊断
        8.3  基于粗糙集和信息融合技术的水轮发电机组振动故障诊断
第四篇  状态监测与故障诊断系统
第9章  水轮发电机组运行状态监测
        9.1  机组工况参数监测
        9.2  机组稳定性监测
        9.3  发电机状态监测
        9.4  水轮机空化空蚀监测
        9.5  主变压器状态监测
        9.6  水轮发电机组振动、摆度状态监测系统实例
第10章  分布式远程故障诊断系统工程应用
        10.1  分布式远程故障诊断系统结构
        10.2  专家系统设计及基本诊断方法
        10.3  故障树诊断方法
        10.4  基于案例的故障诊断算法模型
        10.5  多诊断方法的决策融合及应用
        10.6  展望

love36918918

谢谢楼主分享

love36918918

谢谢楼主分享