1. 毕业设计（论文）主要目标：
近年来，大容量汽轮发电机组作为电力系统的重要电源，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神经网络应用于汽轮发电机组的故障诊断方法中，克服传统的BP神经网络诊断精度低，训练时间长等缺点，增强泛化能力， 提高收敛速度和精度，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，使得汽轮发电机组更加高效地运行，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CPN神经网络的算法来对汽轮发电机组进行振荡故障诊断，主要分为五个部分来研究：第一部分：国内外汽轮发电机组的主要故障类型以及目前的主要诊断方法的不足。
第二部分：CPN神经网络结构、学习方法、算法原理。
第三部分：研究适用于汽轮机组故障诊断的程序。
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3. 主要参考文献
[1]邓彤天，杨文广，安少鹏，等。基于模糊专家系统的汽轮机远程振荡故障诊断系统的设计与开发[J]。汽轮机技术，2015，57(3):217-220[2]徐章遂。故障信息诊断原理与应用[M]。北京：国防工业出版社，2000
[3]Tetsuo Furukawa.SOM of SOMs [J].Neural Networks，2009,22(4):463-478
[4]韩敏。人工神经网络[M]。大连：大连理工大学出版社，2014
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