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火力安全发电关键设备故障诊断 内容简介
《火力安全发电关键设备故障诊断》的主要内容是基于机器学习的理论和方法研究其在火电厂故障诊断中的应用，在全面综述国内外相关火电厂发展现状的基础上，重点介绍了作者在这一领域的研究成果，包括基于模糊多级支持向量机的运输机的故障预测方法；改进的极大似然的锅炉风机随机噪声非线性辨识方法，*小二乘支持向量的锅炉关键参数辨识及预测方法，改进的小脑模型神经网络对暂态电容电流的辨识方法。《火力安全发电关键设备故障诊断》对这些方法均给出了理论证明，对提出的主要算法配有开发的程序。
《火力安全发电关键设备故障诊断》可以作为计算机科学、信息科学、自动化、测控、机电一体化、材料和能源等专业的高年级本科生和研究生的教材，也可作为相关专业技术人员的参考书。
火力安全发电关键设备故障诊断 目录
第1章 绪论
1.1 安全发电
1.1.1 安全型企业
1.1.2 安全与风险管理的关系
1.2 电厂dcs系统是建设安全型企业的重要组成部分
1.3 火电厂技术的国内外研究动态和发展趋势
1.3.1 国际研究动态
1.3.2 国内研究动态
1.4 煤矸石发电现状
1.5 安全发电存在问题分析
1.5.1 从管理层面分析安全发电
1.5.2 从技术层面分析影响安全发电的薄弱环节
1.6 本书主要研究内容
1.6.1 技术路线
1.6.2 研究内容
第2章 影响煤矸石安全发电的主要因素分析
2.1 煤矸石发电厂的安全运行
2.1.1 提高设备安全性分析
2.1.2 “以人为本，防患于未然”的设想
2.1.3 安全闭环管理体系
2.2 锅炉安全运行的关联因素
2.3 从技术层面研究煤矸石安全发电方案设计
2.4 本章小结
第3章 煤矸石运输机的故障诊断
3.1 支持向量机的线性可分性
3.2 煤矸石仓到锅炉的生产工艺流程
3.3 煤矸石运输机常见故障分析
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