| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 风电机组振动监测技术与分析方法的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第12-13页 |
| 第2章 风电机组振动信号特征提取技术 | 第13-23页 |
| 2.1 时域特征参数 | 第13-15页 |
| 2.1.1 有量纲特征参数 | 第13-14页 |
| 2.1.2 无量纲特征参数 | 第14-15页 |
| 2.2 小波分析 | 第15-17页 |
| 2.2.1 小波变换定义 | 第15-17页 |
| 2.2.2 小波变换降噪 | 第17页 |
| 2.3 希尔伯特变换 | 第17-19页 |
| 2.3.1 希尔伯特变换定义 | 第17-18页 |
| 2.3.2 解析信号 | 第18-19页 |
| 2.3.3 瞬时频率 | 第19页 |
| 2.4 经验模态分解 | 第19-21页 |
| 2.5 倒谱分析 | 第21-22页 |
| 2.6 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于稀疏快速傅里叶变换算法的振动信号频谱分析 | 第23-31页 |
| 3.1 快速傅里叶变换算法 | 第23-24页 |
| 3.2 稀疏快速傅里叶变换原理 | 第24-27页 |
| 3.2.1 散列过程 | 第24-25页 |
| 3.2.2 傅里叶系数定位 | 第25-26页 |
| 3.2.3 傅里叶系数估值 | 第26页 |
| 3.2.4 稀疏快速傅里叶变换算法实现 | 第26页 |
| 3.2.5 稀疏快速傅里叶变换算法运行时间 | 第26-27页 |
| 3.3 风电机组齿轮箱振动信号的SFFT分析 | 第27-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 基于变分模态分解的风机轴承故障特征提取 | 第31-40页 |
| 4.1 奇异值分解降噪 | 第31-32页 |
| 4.2 变分模态分解 | 第32-33页 |
| 4.3 基于变分模态分解的风机轴承故障特征提取算法 | 第33-34页 |
| 4.4 基于变分模态分解的特征提取算法实例分析 | 第34-39页 |
| 4.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第5章 风机在线振动监测系统可视化实现 | 第40-62页 |
| 5.1 系统开发环境与可视化基础 | 第40页 |
| 5.2 系统内部架构与数据处理模式 | 第40-42页 |
| 5.3 振动监测对象分析 | 第42-45页 |
| 5.4 风电机组的在线振动监测系统可视化 | 第45-61页 |
| 5.4.1 可视化系统结构 | 第45页 |
| 5.4.2 系统设置界面设计 | 第45-48页 |
| 5.4.3 在线监测界面设计 | 第48-53页 |
| 5.4.4 数据分析界面设计 | 第53-58页 |
| 5.4.5 报警信息界面设计 | 第58-61页 |
| 5.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 第6章 结论与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 结论 | 第62页 |
| 6.2 展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第68-69页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研工作 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |