1. 毕业设计（论文）主要目标：
近年来，柴油机作为人们日常生产生活的重要动力源，一旦其运行处于异常状态，会造成严重的事故和经济损失。其结构和制造技术已经变得越来越复杂，很难准确地描述故障过程的精确数学模型，并且在故障发生时，也很难用特定的标准去比较诊断的结果。为了确定故障位置，及早采取措施，建立一套完善的状态监测与故障诊断系统是十分必要的。
本文的主要的目标是将CPN神经网络应用于柴油机的故障诊断方法中，克服传统的人工诊断的操作步骤繁琐、费时费力、诊断效率低等缺点，增强泛化能力，提高诊断速度与准确性，从而能够实现获得比一般诊断方法更加优异的诊断效果这一目标，使得柴油机更加高效地运行，出现问题后能够及时的解决，使得运营成本大大降低，经济效益得到提高。
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2. 毕业设计（论文）主要内容：
本文主要是利用BP神经网络的算法来对汽轮发电机组进行振荡故障的智能诊断，研究主要内容如下：
(1)国内外汽轮发电机组的主要故障类型
(2)BP神经网络结构
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3. 主要参考文献
[1]郑小倩,胡仕强,吴舰.基于概率神经网络的柴油机故障诊断与预测研究[J].工矿自动化,2013,(09):104-108.
[2]李敏通.柴油机振动信号特征提取与故障诊断方法研究[D].西北农林科技大学,2012.
[3]李晓伟.船舶柴油机故障诊断方法的研究[J].计算机仿真,2012,(05):215-218.
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