| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-18页 |
| 1.2.1 基于振动监测的滚动轴承故障诊断方法研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.2 风电机组滚动轴承监测系统研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第18-19页 |
| 第2章 风电机组典型结构及滚动轴承故障分析 | 第19-28页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 风电机组结构组成及常见故障 | 第19-22页 |
| 2.3 风电机组滚动轴承故障分析 | 第22-27页 |
| 2.3.1 滚动轴承故障形式及原因 | 第22-24页 |
| 2.3.2 滚动轴承结构及振动机理 | 第24-25页 |
| 2.3.3 滚动轴承故障信号基本特征 | 第25-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 滚动轴承振动信号降噪方法研究 | 第28-39页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 CEEMDAN和谱峭度算法研究 | 第28-33页 |
| 3.2.1 CEEMDAN算法 | 第28-31页 |
| 3.2.2 谱峭度算法 | 第31-33页 |
| 3.3 基于CEEMDAN和谱峭度的轴承信号降噪方法 | 第33-38页 |
| 3.3.1 基于CEEMDAN和谱峭度的降噪原理 | 第33页 |
| 3.3.2 轴承振动信号降噪实验验证 | 第33-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 滚动轴承振动特征提取和故障诊断方法研究 | 第39-53页 |
| 4.1 引言 | 第39页 |
| 4.2 轴承特征提取和故障诊断理论研究 | 第39-42页 |
| 4.2.1 同步压缩变换算法原理 | 第39-40页 |
| 4.2.2 时频谱熵算法原理 | 第40-41页 |
| 4.2.3 支持向量机算法原理 | 第41-42页 |
| 4.3 基于同步压缩变换谱熵和SVM的轴承故障诊断方法 | 第42-43页 |
| 4.4 滚动轴承故障数据仿真及实验验证 | 第43-52页 |
| 4.4.1 仿真验证 | 第43-47页 |
| 4.4.2 实验验证 | 第47-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 风电机组滚动轴承状态监测与故障诊断系统设计 | 第53-63页 |
| 5.1 引言 | 第53页 |
| 5.2 诊断系统总体设计 | 第53-54页 |
| 5.3 滚动轴承状态监测与故障诊断系统开发 | 第54-62页 |
| 5.3.1 系统登录管理模块 | 第54-55页 |
| 5.3.2 振动数据采集模块 | 第55-58页 |
| 5.3.3 在线监测和离线诊断模块 | 第58-62页 |
| 5.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务和主要成果 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
