【学位授予单位】：华中科技大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2004
【分类号】：TV737
【目录】：
- 摘 要3-5
- Abstract5-9
- 1 绪论9-20
- 1.1 引言9-10
- 1.2 水电机组状态检修概述10-15
- 1.3 贝叶斯网络及其应用概况15-17
- 1.4 研究背景与意义17-18
- 1.5 论文结构与内容18-20
- 2 水电机组状态检修的实施与系统结构设计20-40
- 2.1 引言20
- 2.2 水电机组状态检修的实施20-24
- 2.3 水电机组状态检修系统结构设计24-25
- 2.4 水电机组状态信号的采集25-30
- 2.5 水电机组状态信号的特征提取30-37
- 2.6 水电机组的运行状态识别37-39
- 2.7 本章小结39-40
- 3 水电机组振动故障机理40-52
- 3.1 引言40-41
- 3.2 水电机组的主要振动故障机理研究41-46
- 3.3 水电机组振动故障的传统诊断方法46-49
- 3.4 振动信号测点的布置49-51
- 3.5 本章小结51-52
- 4 贝叶斯网络的基本理论52-64
- 4.1 引言52
- 4.2 贝叶斯理论的基本思想52-54
- 4.3 贝叶斯网络的基本理论54-63
- 4.4 本章小结63-64
- 5 PPTC概率推理算法的优化与实现64-85
- 5.1 引言64
- 5.2 PPTC算法中的基本概念64-66
- 5.3 联合树及其构造方法66-71
- 5.4 PPTC算法的概率推理71-80
- 5.5 基于Matlab的PPTC算法实现80-81
- 5.6 PPTC算法实现中的优化81-83
- 5.7 优化后的概率推理性能比较83-84
- 5.8 本章小结84-85
- 6 基于贝叶斯网络的水电机组状态检修系统85-100
- 6.1 引言85
- 6.2 基于贝叶斯网络的知识表示85-87
- 6.3 基于贝叶斯网络的专家系统建模87-89
- 6.4 专家系统的推理机制89-91
- 6.5 专家系统的应用与分析91-93
- 6.6 基于贝叶斯网络的水电机组检修策略93-94
- 6.7 基于贝叶斯网络的检修决策系统94-99
- 6.8 本章小结99-100
- 7 水电机组状态检修系统的知识获取100-117
- 7.1 引言100
- 7.2 贝叶斯学习理论100-108
- 7.3 完整数据集下的贝叶斯网络参数学习108-110
- 7.4 不完整数据集下的贝叶斯网络参数学习110-112
- 7.5 基于最大信息熵的学习算法(ME算法)112-115
- 7.6 ME算法与EM算法的性能分析115-116
- 7.7 本章小结116-117
- 8 结束语117-120
- 8.1 全文总结117-118
- 8.2 工作展望118-120
- 致 谢120-121
- 参考文献121-129
- 附录1 攻读学位期间发表论文目录129-130
- 附录2 攻读学位期间参与的课题研究130
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