| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| ·选题背景及意义 | 第8-9页 |
| ·风电机组故障预测技术国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·国外研究现状 | 第9-10页 |
| ·国内研究现状 | 第10页 |
| ·本课题的主要研究内容 | 第10-12页 |
| 第2章 风电机组的基本结构和常见故障 | 第12-19页 |
| ·风力发电机组概述 | 第12-13页 |
| ·风机齿轮箱介绍 | 第13-15页 |
| ·风电机组的状态监控 | 第15-18页 |
| ·电力参数监测 | 第15-16页 |
| ·风力参数监测 | 第16-17页 |
| ·机组状态参数监测 | 第17-18页 |
| ·各种反馈信号的检测 | 第18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第3章 基于改进灰色预测算法的风机齿轮箱故障预测 | 第19-31页 |
| ·改进灰色预测技术 | 第19-22页 |
| ·几个基本概念 | 第19页 |
| ·GM(1,1)灰色预测模型 | 第19-21页 |
| ·GM(1,1)模型在齿轮箱温度预测中的应用和改进 | 第21-22页 |
| ·基于改进灰色模型的齿轮箱故障预测仿真分析 | 第22-29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 第4章 基于统计过程控制方法的齿轮箱故障预测 | 第31-47页 |
| ·时间序列预测算法及ARIMA模型 | 第31-34页 |
| ·关于时间序列模型的几个概念 | 第31-32页 |
| ·时间序列分析的主要模型 | 第32-33页 |
| ·ARIMA模型辨识和齿轮箱温度预测 | 第33-34页 |
| ·故障预测的统计过程控制方法 | 第34-38页 |
| ·统计过程控制原理概述 | 第34-35页 |
| ·统计控制图在齿轮箱温度残差分析中的应用 | 第35-38页 |
| ·基于ARIMA模型和统计过程控制的齿轮箱的故障预测仿真分析 | 第38-45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 第5章 结论与展望 | 第47-48页 |
| ·结论 | 第47页 |
| ·展望 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-50页 |
| 攻读学位论文期间发表文章 | 第50-51页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研工作 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52页 |