1. 本选题研究的目的及意义
随着电力系统规模的不断扩大和自动化水平的提高，汽轮发电机组作为电力系统中最为关键的设备之一，其安全稳定运行对于保障电力系统的可靠供应至关重要。
然而，由于汽轮发电机组结构复杂、运行环境恶劣，各种故障时有发生，一旦发生故障，不仅会造成巨大的经济损失，甚至可能危及人身安全。
因此，对汽轮发电机组进行准确、快速的故障诊断，及早发现并排除故障隐患，对于提高电力系统运行的可靠性、安全性以及经济效益具有十分重要的意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
汽轮发电机组故障诊断一直是国内外学者研究的热点和难点，近年来，随着人工智能技术的快速发展，基于机器学习的故障诊断方法得到了广泛关注和应用。
1. 国内研究现状
国内学者在汽轮发电机组故障诊断领域取得了一定的成果，例如：一些学者将专家系统应用于汽轮发电机组故障诊断，取得了一定的成效，但专家系统的建立依赖于专家经验，难以维护和更新。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将针对汽轮发电机组故障诊断问题，重点研究基于概率神经网络的故障诊断方法，主要研究内容包括以下几个方面:
1.汽轮发电机组故障机理分析:对汽轮发电机组的常见故障类型、故障机理以及故障征兆进行分析，为故障特征提取和诊断模型构建提供理论基础。
2.概率神经网络原理及改进:研究概率神经网络的基本原理、结构特点以及在故障诊断中的应用，并针对传统概率神经网络存在的不足，探索改进方法，提高其诊断精度和效率。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、仿真实验和案例分析相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.理论分析阶段:-深入研究汽轮发电机组的结构、工作原理以及常见故障类型，分析故障机理，提取故障特征。
-研究概率神经网络的基本原理、算法流程以及改进方法，为故障诊断模型的构建奠定理论基础。
2.仿真实验阶段:-构建基于概率神经网络的故障诊断模型，并利用MATLAB等仿真软件搭建汽轮发电机组仿真模型。
5. 研究的创新点
本研究致力于探索基于概率神经网络的汽轮发电机组故障诊断方法，预期在以下几个方面取得创新：
1.改进概率神经网络结构:针对传统概率神经网络在处理复杂故障诊断问题时存在的不足，探索改进方法，优化网络结构和参数，提高其诊断精度和效率。
2.融合多源信息进行故障诊断:将概率神经网络与其他机器学习方法相结合，融合多源信息进行故障诊断，例如，将概率神经网络与专家系统相结合，提高诊断系统的可解释性和可靠性。
3.构建面向实际应用的故障诊断系统:基于研究成果，开发面向实际应用的汽轮发电机组故障诊断系统，为电力系统的安全稳定运行提供技术支持。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 刘华锋, 周龙, 彭前程, 等. 基于改进 PNN 的汽轮机组状态识别方法研究 [J]. 热力发电, 2021, 50(12): 105-111.
[2] 郭伟, 孙毅, 肖文伟, 等. 基于 WOA-PNN 算法的汽轮机组故障诊断 [J]. 中国电力, 2022, 55(03): 125-133.
[3] 魏巍, 刘天琪, 刘冠军, 等. 基于改进 PNN 的汽轮机组故障诊断方法 [J]. 动力工程学报, 2020, 40(09): 734-742.
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