摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第14-21页 |
1.1 研究背景与意义 | 第14-17页 |
1.1.1 研究背景 | 第14-15页 |
1.1.2 研究意义 | 第15-17页 |
1.2 国内外研究现状 | 第17-19页 |
1.3 论文选题来源与内容安排 | 第19-21页 |
第2章 风机齿轮箱故障机理及故障诊断系统框架研究 | 第21-39页 |
2.1 风力发电机的构成及工作机制 | 第21-24页 |
2.1.1 风力发电机的构成 | 第21-23页 |
2.1.2 风力发电机的工作机制 | 第23-24页 |
2.2 风机齿轮箱故障类型及特征 | 第24-31页 |
2.2.1 风机齿轮箱的结构 | 第24-25页 |
2.2.2 风机齿轮箱的主要故障类型 | 第25页 |
2.2.3 风机齿轮箱的主要故障特征 | 第25-31页 |
2.3 风机齿轮箱常见故障诊断分析方法 | 第31-35页 |
2.3.1 时域分析方法 | 第32-33页 |
2.3.2 频域分析方法 | 第33-34页 |
2.3.3 时频分析方法 | 第34-35页 |
2.4 故障诊断系统整体框架研究及设计 | 第35-38页 |
2.4.1 故障诊断系统需求分析 | 第35-36页 |
2.4.2 故障诊断系统功能 | 第36-37页 |
2.4.3 故障诊断系统整体设计 | 第37-38页 |
2.5 本章小结 | 第38-39页 |
第3章 基于非参数检验估计的机械故障阈值优化 | 第39-52页 |
3.1 阈值优化方法的提出 | 第39-40页 |
3.2 趋势数据的统计分析方法——非参数检验估计法 | 第40-43页 |
3.2.1 K-S检验 | 第40-43页 |
3.2.2 K-W检验 | 第43页 |
3.3 基于贝塔分布的阈值设定方法 | 第43-47页 |
3.3.1 Beta分布 | 第44页 |
3.3.2 样本数据的Beta分布拟合 | 第44-46页 |
3.3.3 基于贝塔分布的阈值设定方法 | 第46-47页 |
3.4 基于3δ原则的阈值设定方法 | 第47-48页 |
3.4.1 3δ原则 | 第47页 |
3.4.2 基于3σ原则的阈值设定方法 | 第47-48页 |
3.5 黄金分割阈值优化方法 | 第48-50页 |
3.5.1 黄金分割法 | 第48页 |
3.5.2 黄金分割阈值优化方法 | 第48-50页 |
3.6 风机齿轮箱故障诊断系统的阈值设定 | 第50-51页 |
3.7 本章小结 | 第51-52页 |
第4章 硬件系统开发 | 第52-76页 |
4.1 硬件系统框架 | 第52-53页 |
4.2 硬件系统搭建 | 第53-59页 |
4.2.1 传感器选型 | 第53-54页 |
4.2.2 信号调理及AD转换 | 第54-56页 |
4.2.3 DSP选型及模块构成 | 第56-58页 |
4.2.4 硬件端数据流 | 第58-59页 |
4.3 下位机软件开发 | 第59-70页 |
4.3.1 DSP操作系统——SYS/BIOS | 第59-61页 |
4.3.2 DSP算法分析 | 第61-65页 |
4.3.3 DSP软件开发 | 第65-70页 |
4.4 硬件系统算法验证及测试 | 第70-74页 |
4.4.1 硬件系统算法验证 | 第70-72页 |
4.4.2 硬件系统测试 | 第72-74页 |
4.5 本章小结 | 第74-76页 |
第5章 软件系统开发 | 第76-90页 |
5.1 开发环境及编程工具 | 第76页 |
5.2 软件系统框架 | 第76-77页 |
5.3 软件系统模块开发 | 第77-83页 |
5.3.1 配置管理 | 第77-78页 |
5.3.2 状态监测模块 | 第78-80页 |
5.3.3 故障诊断模块 | 第80-82页 |
5.3.5 通讯程序 | 第82-83页 |
5.4 系统测试及案例分析 | 第83-89页 |
5.4.1 测点布置 | 第83-84页 |
5.4.2 案例分析 | 第84-89页 |
5.5 本章小结 | 第89-90页 |
结论与展望 | 第90-92页 |
参考文献 | 第92-96页 |
致谢 | 第96-97页 |
附录A 攻读学位期间参与的项目 | 第97-98页 |
附录B 部分程序代码 | 第98-101页 |