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火力安全發電關鍵設備故障診斷
該商品所屬分類:工業技術 -> 電工技術
【市場價】
198-288
【優惠價】
124-180
【介質】 book
【ISBN】9787560630700
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內容介紹



  • 出版社:西安電子科大
  • ISBN:9787560630700
  • 作者:李寧//侯媛彬//趙建文
  • 頁數:166
  • 出版日期:2013-07-01
  • 印刷日期:2013-07-01
  • 包裝:平裝
  • 開本:16開
  • 版次:1
  • 印次:1
  • 字數:252千字
  • 《火力安全發電關鍵設備故障診斷》(作者李寧、侯媛彬、趙建文)的主要內容基於機器學習的理論和研究方法,其中所提出的“基於模糊多級支持向量機的運輸機的故障預測方法、改進的極大似然的隨機噪聲非線性繫統辨識方法、*小二乘支持向量的鍋爐關鍵參數辨識及預測方法、改進的小腦模型神經網絡對暫態電容電流的辨識方法”都屬於有監督機器學習範疇。
  • 《火力安全發電關鍵設備故障診斷》(作者李寧 、侯媛彬、趙建文)的主要內容是基於機器學習的理 論和方法研究其在火電廠故障診斷中的應用, 在全面綜述國內外相關火電廠發展現狀的基礎上,重 點介紹了作者在這一領域的研究成 果,包括基於模糊多級支持向量機的運輸機的故障預 測方法;改進的極大似然的鍋爐風 機隨機噪聲非線性辨識方法,最小二乘支持向量的鍋 爐關鍵參數辨識及預測方法,改進 的小腦模型神經網絡對暫態電容電流的辨識方法。《 火力安全發電關鍵設備故障診斷》對這些方法均給出 了理論證明, 對提出的主要算法配有開發的程序。 本書可以作為計算機科學、信息科學、自動化、 測控、機電一體化、材料和能源等 專業的高年級本科生和研究生的教材,也可作為相關 專業技術人員的參考書。
  • 第1章 緒論
    1.1 安全發電
    1.1.1 安全型企業
    1.1.2 安全與風險管理的關繫
    1.2 電廠DCS繫統是建設安全型企業的重要組成部分
    1.3 火電廠技術的**外研究動態和發展趨勢
    1.3.1 **研究動態
    1.3.2 **研究動態
    1.4 煤矸石發電現狀
    1.5 安全發電存在問題分析
    1.5.1 從管理層面分析安全發電
    1.5.2 從技術層面分析影響安全發電的薄弱環節
    1.6 本書主要研究內容
    1.6.1 技術路線
    1.6.2 研究內容
    第2章 影響煤矸石安全發電的主要因素分析
    2.1 煤矸石發電廠的安全運行
    2.1.1 提高設備安全性分析
    2.1.2 “以人為本,防患於未然”的設想
    2.1.3 安全閉環管理體繫
    2.2 鍋爐安全運行的關聯因素
    2.3 從技術層面研究煤矸石安全發電方案設計
    2.4 本章小結
    第3章 煤矸石運輸機的故障診斷
    3.1 支持向量機的線性可分性
    3.2 煤矸石倉到鍋爐的生產工藝流程
    3.3 煤矸石運輸機常見故障分析
    3.3.1 基於FMSVM的故障診斷方法
    3.3.2 煤矸石運輸機常見故障分析
    3.4 基於FMSVM的煤矸石運輸機故障診斷方法研究
    3.4.1 基於FMSVM的故障診斷模型的建立
    3.4.2 常用SVM的核函數
    3.4.3 變參數的影響
    3.4.4 FMSVM的核函數的確定
    3.5 仿真驗證
    3.5.1 基於FMSVM的核函數式的過載診斷
    3.5.2 基於FMSVM的核函數式的過流診斷
    3.5.3 過載和過流故障支持向量之間的關繫
    3.6 本章小結
    第4章 煤矸石發電風機故障診斷與節能控制
    4.1 基於改進的極大似然估計的隨機噪聲非線性繫統辨識
    4.1.1 風機識別的描述與分析
    4.1.2 風機模型極大似然辨識分析
    4.1.3 改進的極大似然算法
    4.1.4 方法驗證
    4.1.5 方法評價
    4.2 基於RBF神經網絡的風機故障預測和診斷研究
    4.2.1 RBF神經網絡訓練
    4.2.2 風機故障診斷分析
    4.3 煤矸石電廠風機高壓變頻節能研究
    4.4 本章小結
    第5章 鍋爐隱含故障及其關鍵參數的LS.9VM辨識
    5.1 鍋爐主要部件的典型故障分析
    5.2 鍋爐隱含故障分析
    5.3 鍋爐隱含故障案例及其原因分析
    5.4 鍋爐隱含故障的預測及其故障診斷研究
    5.4.1 鍋爐隱含故障處理方法
    5.4.2 鍋爐隱含故障關鍵參數分析
    5.4.3 煤矸石燃料鍋爐燃燒的關鍵參數確定
    5.4.4 循環流化床鍋爐的關鍵參數物理建模
    5.5 *小二乘支持向量機的煙氣含氧量模型辨識研究
    5.6 *小二乘支持向量機的鍋爐關鍵參數辨識及預測
    5.6.1 煤矸石流量辨識及預測
    5.6.2 返料風壓的辨識及預測
    5.6.3 煙氣含氧量的辨識及預測
    5.7 基於改進的BP神經網絡的循環流化床鍋爐煙氣含氧量預測
    5.8 本章小結
    第6章 基於免疫協同算法的發電過程控制及隱含故障診斷
    6.1 綜合優化算法整體方案設計
    6.2 三種隱含故障的分析與建模
    6.3 基於免疫算法的聯合協調控制
    6.4 鍋爐關鍵參數的隱含故障診斷方法研究
    6.5 本章小結
    第7章 電氣典型接地故障及其診斷保護研究
    7.1 電氣設備典型接地故障及其處理方法案例
    7.1.1 機組接地故障分析報告
    7.1.2 電氣誤操作接地事故分析報告
    7.2 供電繫統單相接地故障特征分析與辨識
    7.2.1 單相接地故障暫態電容電流分析
    7.2.2 基於BP神經網絡的暫態電容電流辨識
    7.2.3 ICMAC神經網絡對暫態電容電流的辨識
    7.2.4 方法評價
    7.3 廠用電定值核算
    7.3.1 定值核算及廠用電繫統基本概況
    7.3.2 低壓0.4 kV負荷核算
    7.3.3 高壓6kV負荷核算
    7.3.4 電動機繼電保護定值核算
    7.3.5 變壓器繼電保護定值核算
    7.3.6 線路繼電保護定值核算
    7.4 本章小結
    第8章 煤泥輸送繫統的故障診斷
    8.1 煤泥輸送繫統工藝流程
    8.2 煤泥輸送關鍵技術
    8.3 煤泥輸送繫統故障診斷方法
    8.4 煤泥輸送管路全程壓力變化趨勢的實驗數據及分析
    8.5 經濟效益分析
    8.6 本章小結
    附錄
    附錄A 火電廠關鍵設備故障診斷程序及其注釋
    附錄B 廠用電定值核算結果——定值清單
    附錄C 火電廠安全發電關鍵設備及其控制流程圖
    附錄D 關於火力發電關鍵設備及其控制流程的說明
    參考文獻
 
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