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基于瞬态时间序列符号动力学分析的风机齿轮箱故障诊断研究

摘要第4-5页
abstract第5页
第一章 绪论第8-14页
    1.1 研究背景第8-9页
    1.2 研究的目的和意义第9-11页
    1.3 风机齿轮箱故障诊断研究现状第11-13页
    1.4 论文结构第13-14页
第二章 风机齿轮箱故障类型及信号特征第14-26页
    2.1 风力发电机组基本结构及分类第14-16页
        2.1.1 风力发电机组基本结构第14-15页
        2.1.2 风力发电机组分类第15-16页
    2.2 风机故障类型分析第16-19页
        2.2.1 齿轮损伤第16-17页
        2.2.2 轴承损伤第17页
        2.2.3 轴故障第17-18页
        2.2.4 其它故障类型第18-19页
    2.3 风机齿轮箱振动信号及故障信号分析第19-25页
        2.3.1 齿轮箱的振动机理与振动特征第19-21页
        2.3.2 风机齿轮箱振动信号的频域特征第21-25页
    2.4 本章小结第25-26页
第三章 风机齿轮箱故障特征研究及在线数据分析第26-44页
    3.1 风机齿轮箱振动信号分析第26-31页
        3.1.1 风机齿轮箱第26-27页
        3.1.2 齿轮箱振动信号的频谱分析第27-31页
    3.2 异步特征信号及其分析方法第31-38页
        3.2.1 非平稳信号第31-32页
        3.2.2 基于三次样条插值的异步信号重采样第32-36页
        3.2.3 异步信号的时域平均方法第36-38页
    3.3 风机齿轮箱振动信号的预处理第38-42页
        3.3.1 基于三次样条插值的风机齿轮箱振动信号重采样第38-40页
        3.3.2 重采样信号的时域平均分析第40-42页
    3.4 本章小结第42-44页
第四章 风机齿轮箱振动信号的符号动力学分析及故障诊断第44-61页
    4.1 符号动力学分析第44-47页
        4.1.1 符号动力学分析概述第44-45页
        4.1.2 符号时间序列分析的常规方法第45-47页
    4.2 基于PFSA的时间序列的符号分析第47-51页
        4.2.1 符号序列PFSA建模第47-48页
        4.2.2 符号序列的在线分类第48-51页
    4.3 风机齿轮箱振动信号的符号动力学分析与故障诊断第51-59页
        4.3.1 风机齿轮箱振动信号的符号划分第51-52页
        4.3.2 风机齿轮箱故障诊断的符号动力学PFSA训练过程第52-54页
        4.3.3 风机齿轮箱故障诊断的符号动力学PFSA故障诊断测试第54-57页
        4.3.4 符号集划分数对故障判断准确性的分析第57-59页
    4.4 本章小结第59-61页
第五章 结论和展望第61-63页
    5.1 工作总结第61-62页
    5.2 论文展望第62-63页
参考文献第63-67页
致谢第67-68页
攻读硕士学位期间所取得的相关科研成果第68页

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