双馈异步感应发电机组电参数故障诊断技术的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| ·课题研究背景 | 第9-10页 |
| ·国内外发展现状 | 第10-13页 |
| ·风力发电机组发展现状 | 第10-11页 |
| ·风力发电机组故障诊断技术研究现状 | 第11-12页 |
| ·双馈异步感应发电机组故障诊断发展现状 | 第12-13页 |
| ·风力发电机组故障诊断技术发展方向 | 第13-14页 |
| ·论文主要研究内容与章节安排 | 第14-16页 |
| 第二章 双馈异步感应发电机组故障类型与诊断技术 | 第16-33页 |
| ·风力发电机组的基本结构 | 第16-18页 |
| ·风力发电机组的组成 | 第16-17页 |
| ·风力发电机组的类型 | 第17-18页 |
| ·双馈异步感应发电机组故障分析 | 第18-22页 |
| ·双馈异步感应发电机组的系统原理 | 第18-20页 |
| ·双馈异步感应发电机组故障类型 | 第20-22页 |
| ·双馈异步感应发电机诊断技术 | 第22-32页 |
| ·小波分析与小波包去噪 | 第23-27页 |
| ·神经网络 | 第27-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 双馈异步感应发电机组电参数故障诊断分析 | 第33-48页 |
| ·双馈异步感应发电机组故障的电信号分析 | 第33-42页 |
| ·齿轮箱故障的电信号分析 | 第33-35页 |
| ·发电机故障诊断的电信号分析 | 第35-42页 |
| ·智能故障诊断 | 第42-47页 |
| ·小波包提取故障特征量 | 第42页 |
| ·BP神经网络故障诊断模型 | 第42-44页 |
| ·遗传算法优化神经网络 | 第44-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 仿真分析与设计实现 | 第48-62页 |
| ·风力机的模型 | 第48-50页 |
| ·主传动系统的模型 | 第50-51页 |
| ·双馈异步感应发电机的模型 | 第51-58页 |
| ·神经网络分类训练和诊断仿真 | 第58-60页 |
| ·智能故障诊断系统的设计与实现 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 | 第69页 |
