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基于泛化流形学习的风电机组传动系统早期故障诊断方法研究

中文摘要第3-5页
英文摘要第5-7页
1 绪论第11-25页
    1.1 课题来源第11页
    1.2 课题背景和研究意义第11-14页
    1.3 风电机组传动系统早期故障诊断方法研究现状第14-21页
        1.3.1 风电机组传动系统故障诊断技术研究现状第15-19页
        1.3.2 基于流形学习的故障诊断方法研究现状第19-21页
    1.4 基于泛化流形学习的风电机组传动系统早期故障诊断存在的难点第21-22页
    1.5 本文主要研究内容及结构安排第22-25页
2 基于无监督流形学习的风电机组传动系统振动信号降噪第25-49页
    2.1 引言第25-26页
    2.2 时域信号噪声向小波系数空间的转化第26-29页
        2.2.1 小波包分解第26-28页
        2.2.2 时域信号噪声向小波系数空间的转化第28-29页
    2.3 相空间重构和无监督流形学习算法第29-34页
        2.3.1 相空间重构第29-30页
        2.3.2 局部切空间排列算法第30-31页
        2.3.3 参数设置第31-34页
    2.4 基于无监督流形学习的风电机组传动系统振动信号降噪第34-48页
        2.4.1 基于无监督流形学习的振动信号非线性降噪流程第34-35页
        2.4.2 仿真信号降噪实验第35-43页
        2.4.3 应用实例第43-48页
    2.5 本章小结第48-49页
3 基于监督流形学习的风电机组传动系统早期微弱故障特征提取第49-89页
    3.1 引言第49-50页
    3.2 混合域特征提取第50-60页
        3.2.1 故障特征构造第50-52页
        3.2.2 故障特征选择第52-54页
        3.2.3 实验与分析第54-60页
    3.3 有监督流形学习早期故障特征提取第60-74页
        3.3.1 改进的有监督线性局部嵌入算法第60-62页
        3.3.2 有监督扩展线性局部切空间排列算法第62-64页
        3.3.3 迭代新增样本嵌入算法第64-66页
        3.3.4 实验与分析第66-74页
    3.4 半监督流形学习早期故障特征提取第74-80页
        3.4.1 半监督局部切空间排列算法第74-77页
        3.4.2 实验与分析第77-80页
    3.5 基于监督流形学习的微弱故障特征提取第80-87页
        3.5.1 基于监督流形学习的微弱故障特征提取流程第80-81页
        3.5.2 实例应用第81-87页
    3.6 本章小结第87-89页
4 基于模式识别的风电机组传动系统小子样早期故障辨识第89-107页
    4.1 引言第89-90页
    4.2 最小二乘支持向量机算法(LS-SVM)第90-92页
        4.2.1 支持向量机(SVM)算法第90-91页
        4.2.2 最小二乘支持向量机(LS-SVM)算法第91-92页
    4.3 改进PSO参数优化算法第92-94页
        4.3.1 PSO参数优化算法第92-93页
        4.3.2 改进PSO参数优化算法第93-94页
    4.4 基于改进PSO优化最小二乘支持矢量机的早期故障诊断模型第94-96页
    4.5 实验验证及实例应用第96-105页
        4.5.1 齿轮箱故障诊断实验第96-102页
        4.5.2 EPSO优化参数的LS-SVM在风电机组传动系统状态辨识中的应用第102-105页
    4.6 本章小结第105-107页
5 系统集成及应用第107-121页
    5.1 引言第107页
    5.2 系统软件功能实现第107-114页
    5.3 应用实例第114-120页
    5.4 本章小结第120-121页
6 结论与展望第121-125页
    6.1 结论第121-122页
        6.1.1 全文总结第121-122页
        6.1.2 主要创新点第122页
    6.2 研究展望第122-125页
致谢第125-127页
参考文献第127-139页
附录第139-140页
    A. 作者在攻读博士学位期间发表的论文目录第139-140页
    B. 作者在攻读博士学位期间参加的科研项目第140页

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