| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第11-12页 |
| 1.1.1 风力发电现状 | 第11页 |
| 1.1.2 风力发电现存的问题 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 风电机组状态监测与故障诊断研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第14-16页 |
| 第2章 风电机组SCADA系统及故障统计情况分析 | 第16-21页 |
| 2.1 风电机组简介 | 第16页 |
| 2.2 风电机组SCADA系统 | 第16-17页 |
| 2.2.1 风电机组SCADA系统功能 | 第16-17页 |
| 2.2.2 SCADA系统界面 | 第17页 |
| 2.3 风电机组各子部件故障统计分析 | 第17-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-21页 |
| 第3章 基于高斯过程回归和双滑动窗口残差处理的风电机组主轴状态监测 | 第21-34页 |
| 3.1 引言 | 第21页 |
| 3.2 风电机组主轴结构及故障形式 | 第21页 |
| 3.3 基于高斯过程的风电机组主轴温度监测模型 | 第21-26页 |
| 3.3.1 高斯过程建模 | 第22-23页 |
| 3.3.2 风电机组主轴温度建模 | 第23-25页 |
| 3.3.3 模糊核聚类样本选择 | 第25-26页 |
| 3.4 基于莱依特准则的双滑动窗口残差统计分析 | 第26-29页 |
| 3.4.1 双滑动窗口残差统计方法 | 第27-28页 |
| 3.4.2 基于主轴温度高斯模型的双滑动窗口残差统计特性分析 | 第28-29页 |
| 3.5 基于双滑动窗口的主轴温度异常检测 | 第29-32页 |
| 3.6 本章小结 | 第32-34页 |
| 第4章 基于SCADA数据预处理的风电机组发电机状态监测分析 | 第34-50页 |
| 4.1 引言 | 第34页 |
| 4.2 网格法数据预处理 | 第34-38页 |
| 4.3 变量相关性分析 | 第38-40页 |
| 4.3.1 单输出变量PLS原理 | 第39页 |
| 4.3.2 交叉有效性原则 | 第39-40页 |
| 4.3.3 VIP指标计算 | 第40页 |
| 4.4 基于SCADA数据的发电机轴承温度状态监测模型 | 第40-48页 |
| 4.4.1 基于数据预处理的状态监测模型 | 第40-41页 |
| 4.4.2 多项式拟合模型阶次的确定 | 第41-42页 |
| 4.4.3 状态监测模型评估指标 | 第42-43页 |
| 4.4.4 发电机轴承温度监测模型分析 | 第43-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-50页 |
| 第5章 结论与展望 | 第50-52页 |
| 5.1 结论 | 第50页 |
| 5.2 展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 攻读硕士期间发表论文及其它成果 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
