發(fā)布時(shí)間：2020-12-04 03:48

　　燃?xì)廨啓C(jī)是典型的復(fù)雜系統(tǒng),故障與征兆之間呈現(xiàn)非線性關(guān)系。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)作為復(fù)雜系統(tǒng)的一種研究方法,可以根據(jù)網(wǎng)絡(luò)特性分析出燃?xì)廨啓C(jī)中各個(gè)節(jié)點(diǎn)間的內(nèi)在聯(lián)系,實(shí)現(xiàn)從整體論角度對(duì)故障進(jìn)行分析判斷,有助于挖掘出隱藏在燃?xì)廨啓C(jī)運(yùn)行狀態(tài)之間的相關(guān)關(guān)系以及特征模式。因此,本文基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論研究了燃?xì)廨啓C(jī)網(wǎng)絡(luò)建模方法,分析了故障及不同故障嚴(yán)重程度下的燃?xì)廨啓C(jī)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涮匦?提出了基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的燃?xì)廨啓C(jī)典型故障和故障嚴(yán)重程度的診斷方法,為燃?xì)廨啓C(jī)故障診斷提供了新方法。具體研究內(nèi)容如下:(1)燃?xì)廨啓C(jī)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)建模研究。從微觀、介觀和宏觀三個(gè)角度分析了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)特性;針對(duì)燃?xì)廨啓C(jī)熱力故障診斷,以低維氣路參數(shù)為節(jié)點(diǎn),以反比例相似度函數(shù)為邊,建立燃?xì)廨啓C(jī)氣路參數(shù)拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò);針對(duì)燃?xì)廨啓C(jī)軸承故障,采用符號(hào)化時(shí)間序列的方法,將高維軸承振動(dòng)頻率降頻成符號(hào)編碼概率節(jié)點(diǎn)建立燃?xì)廨啓C(jī)軸承拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò);得到了燃?xì)廨啓C(jī)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)平均路徑長度和聚集系數(shù)與相似度系數(shù)與閾值的關(guān)系,實(shí)現(xiàn)了燃?xì)廨啓C(jī)氣路故障和軸承故障的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)建模。(2)基于模塊度社團(tuán)探測(cè)的燃?xì)廨啓C(jī)故障診斷研究。根據(jù)氣路故障建模與軸承物理故障試驗(yàn)先驗(yàn)知識(shí),提出了基于模塊度社團(tuán)探測(cè)的燃?xì)廨?.. 

【文章來源】：哈爾濱工程大學(xué)黑龍江省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：89 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

不同網(wǎng)絡(luò)示意圖

１〇一．?，〇，？—＇?—．??１０°?１０?１〇４?ｔｏ＊?１０?１〇３?１〇４?１０?１０＊??ｆ＞ｖ?ｂｖ??０．２?０．２?■？．／．?？??１０°?１〇２?１〇４?１０°?ｉｏ２?１〇３?１０＊＊?１〇５?１〇＊??圖１．４改進(jìn)Ｋ－ｍｅａｎｓ算法對(duì)比圖??張鍇琦［３（）］等分析Ｂ算法的診斷特色及原理，進(jìn)而重構(gòu)初始化拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)模型以及控制??網(wǎng)絡(luò)模型中節(jié)點(diǎn)聚類劃分過程，對(duì)算法進(jìn)行了改進(jìn)，獲取優(yōu)化的模塊性度量標(biāo)準(zhǔn)及相應(yīng)??的網(wǎng)絡(luò)劃分。??Ｒｏｃｃｏ?１＾１＾〇１＾［３１］等人提出了核譜聚類的社區(qū)探測(cè)算法，其中使用了模塊度統(tǒng)計(jì)的??模型選擇新方法，并根據(jù)現(xiàn)實(shí)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行了驗(yàn)證。??Ｂｉｌａｌ?５３〇１＾３２］等人使用最小生成樹的方法建立不同子社團(tuán)，然后通過子社團(tuán)迭代合??并的方法選取網(wǎng)絡(luò)的最大模塊度，提出了不需要參數(shù)的最小生成樹和模塊度相結(jié)合的社??區(qū)探測(cè)算法。??

張鍇琦［３（）］等分析Ｂ算法的診斷特色及原理，進(jìn)而重構(gòu)初始化拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)模型以及控制??網(wǎng)絡(luò)模型中節(jié)點(diǎn)聚類劃分過程，對(duì)算法進(jìn)行了改進(jìn)，獲取優(yōu)化的模塊性度量標(biāo)準(zhǔn)及相應(yīng)??的網(wǎng)絡(luò)劃分。??Ｒｏｃｃｏ?１＾１＾〇１＾［３１］等人提出了核譜聚類的社區(qū)探測(cè)算法，其中使用了模塊度統(tǒng)計(jì)的??模型選擇新方法，并根據(jù)現(xiàn)實(shí)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行了驗(yàn)證。??Ｂｉｌａｌ?５３〇１＾３２］等人使用最小生成樹的方法建立不同子社團(tuán)，然后通過子社團(tuán)迭代合??并的方法選取網(wǎng)絡(luò)的最大模塊度，提出了不需要參數(shù)的最小生成樹和模塊度相結(jié)合的社??區(qū)探測(cè)算法。??００正常?０）＞內(nèi)＿??（ａ＞?Ｎｏｍｉａｌ?（ｂ）?Ｉｎｎｅｒ?ｒａｃｅ??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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[4]基于SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和K-均值聚類的分類器設(shè)計(jì)[D]. 曹金平.江蘇大學(xué) 2007
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