基于BP网络的水轮机调速器状态监测与故障诊断



基于BP网络的水轮机调速器状态监测与故障诊断

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基于BP网络的水轮机调速器状态监测与故障诊断

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-10页
1 绪论	第10-19页
· 水轮机调速器状态监测与故障诊断的意义	第10-11页
· 状态监测与故障诊断的内涵	第11-12页
· 状态监测与故障诊断技术的发展状况	第12-18页
· 国外发展状况	第12-13页
· 国内发展状况	第13-14页
· 状态监测与故障诊断技术存在的问题	第14-16页
· 状态监测和诊断技术未来发展方向	第16-18页
· 本文的主要内容	第18-19页
2 理论分析	第19-32页
· 水轮机调节系统	第19-20页
· 水轮机调速器	第20-22页
· 微机调速器模型	第20-21页
· 调速器动态特性试验	第21-22页
· 本课题研究的调速器模型	第22页
· BP 人工神经网络原理	第22-32页
· Bp 网络模型与结构	第23-25页
· BP 算法理论分析	第25-30页
· BP 算法学习过程	第30-32页
3 基于BP 网络的水轮机调速器状态监测与故障诊断	第32-41页
· 系统总体设计	第32-35页
· 系统功能	第32-33页
· 实现方案	第33-34页
· 系统总体设计结构	第34-35页
· 信号测量模块的设计	第35-37页
· 总体设计	第35页
· 接力器行程信号的测量	第35-37页
· BP 网络状态辨识模块的设计	第37-41页
· 总体设计	第37-38页
· 网络输入层和输出层结构	第38-39页
· 网络隐含层节点数	第39-40页
· 期望误差的选取	第40-41页
4 基于MATLAB 的仿真实现	第41-53页
· MATLAB 神经网络工具箱	第41-46页
· 面向MATLAB 的BP 神经网络的设计	第41-42页
· 神经网络工具箱函数	第42-46页
· 训练样本选取	第46-49页
· 选取方法	第46-47页
· 选取过程	第47-49页
· 仿真实现	第49-53页
· 网络结构的确定	第49页
· 学习算法的选择	第49页
· 选用的MATLAB 函数	第49-50页
· 训练代码及结果	第50-51页
· 结果分析	第51-53页
5 结论与展望	第53-55页
致谢	第55-56页
参考文献	第56-59页
附录1 攻读硕士学位期间发表论文	第59-60页
附录2 BP 网络训练样本	第60-63 页

本篇论文共63页，点击这进入下载页面。

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