| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第11-15页 |
| 1.2 国内外故障诊断技术的研究现状 | 第15-20页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第16页 |
| 1.2.3 故障诊断技术 | 第16-17页 |
| 1.2.4 故障诊断技术在风力发电机组中的应用 | 第17-20页 |
| 1.3 课题研究的主要内容 | 第20-21页 |
| 第二章 风力发电机齿轮箱常见故障及故障特征分析 | 第21-26页 |
| 2.1 引言 | 第21页 |
| 2.2 风力发电机结构 | 第21-22页 |
| 2.3 风力发电机齿轮箱结构 | 第22-23页 |
| 2.4 常见的齿轮箱故障 | 第23-25页 |
| 2.4.1 齿轮故障 | 第23-24页 |
| 2.4.2 滚动轴承故障 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 智能故障诊断方法及其在轴承诊断中的应用 | 第26-57页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 风力发电机齿轮箱故障特征提取 | 第26页 |
| 3.3 小波分析 | 第26-29页 |
| 3.4 小波降噪 | 第29-34页 |
| 3.4.1 小波阈值选择 | 第30-31页 |
| 3.4.2 阈值函数选取 | 第31页 |
| 3.4.3 改进的小波阈值及阈值函数选取 | 第31-32页 |
| 3.4.4 仿真验证 | 第32-34页 |
| 3.5 小波包分解 | 第34-35页 |
| 3.6 时域故障特征指标 | 第35-37页 |
| 3.7 频域故障特征指标 | 第37-38页 |
| 3.8 小波包分解节点能量特征指标 | 第38-40页 |
| 3.9 改进蛙跳萤火虫算法及其仿真验证 | 第40-47页 |
| 3.9.1 萤火虫算法 | 第40-42页 |
| 3.9.2 蛙跳算法 | 第42-43页 |
| 3.9.3 改进蛙跳萤火虫算法（ISFLAFA） | 第43-44页 |
| 3.9.4 算法有效性验证 | 第44-47页 |
| 3.10 ISFLAFA-ELM模型的建立及其仿真应用 | 第47-52页 |
| 3.10.1 极限学习机 | 第47-48页 |
| 3.10.2 基于ISFLAFA方法的ELM参数选取 | 第48-49页 |
| 3.10.3 仿真测试 | 第49-52页 |
| 3.11 实验验证 | 第52-56页 |
| 3.11.1 数据采集 | 第52页 |
| 3.11.2 数据的改进小波降噪处理 | 第52-53页 |
| 3.11.3 数据的特征值提取 | 第53-55页 |
| 3.11.4 基于ISFLAFA-ELM模型的轴承故障诊断 | 第55-56页 |
| 3.12 本章小结 | 第56-57页 |
| 第四章 智能故障诊断方法及其在齿轮诊断中的应用 | 第57-79页 |
| 4.1 引言 | 第57页 |
| 4.2 改进模拟退火粒子群算法及其仿真验证 | 第57-64页 |
| 4.2.1 粒子群算法 | 第57-58页 |
| 4.2.2 模拟退火算法 | 第58-59页 |
| 4.2.3 改进的模拟退火粒子群算法（ISAPSO） | 第59-61页 |
| 4.2.4 算法有效性验证 | 第61-64页 |
| 4.3 ISAPSO-SVM模型的建立及其仿真应用 | 第64-70页 |
| 4.3.1 支持向量机 | 第64-65页 |
| 4.3.2 混合核函数 | 第65-67页 |
| 4.3.3 基于ISAPSO方法的SVM参数选取 | 第67-68页 |
| 4.3.4 仿真测试 | 第68-70页 |
| 4.4 实验验证 | 第70-76页 |
| 4.4.1 齿轮故障信号的小波包节点能量分布 | 第70-72页 |
| 4.4.2 数据的改进小波降噪处理 | 第72-73页 |
| 4.4.3 数据的特征值提取 | 第73-75页 |
| 4.4.4 基于ISAPSO-SVM模型的齿轮故障诊断 | 第75-76页 |
| 4.5 智能诊断方法在实际风电机组故障诊断中的应用 | 第76-78页 |
| 4.5.1 实际风电机组振动信号的获取及其特征值提取 | 第76-78页 |
| 4.5.2 实际风电机组齿轮箱故障诊断 | 第78页 |
| 4.6 本章小结 | 第78-79页 |
| 第五章 实验平台搭建及故障诊断软件系统设计 | 第79-92页 |
| 5.1 引言 | 第79页 |
| 5.2 齿轮箱故障诊断实验平台 | 第79-81页 |
| 5.3 传感器的选择及安装 | 第81-82页 |
| 5.3.1 传感器选择 | 第81页 |
| 5.3.2 传感器安装点确定 | 第81-82页 |
| 5.4 采集卡的选取和使用 | 第82-84页 |
| 5.5 故障部件的生成 | 第84-85页 |
| 5.6 故障诊断软件系统设计 | 第85-91页 |
| 5.6.1 用户登录模块 | 第86-87页 |
| 5.6.2 信号分析模块 | 第87-90页 |
| 5.6.3 齿轮箱整机故障诊断模块 | 第90-91页 |
| 5.7 本章小结 | 第91-92页 |
| 第六章 总结与展望 | 第92-93页 |
| 6.1 总结 | 第92页 |
| 6.2 展望 | 第92-93页 |
| 参考文献 | 第93-98页 |
| 致谢 | 第98-99页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第99页 |
