| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-12页 |
| 1.1.1 小水电的定义及发展情况 | 第11页 |
| 1.1.2 小水电的特点及优势 | 第11页 |
| 1.1.3 我国小水电存在的问题 | 第11-12页 |
| 1.2 研究意义及目的 | 第12-14页 |
| 1.2.1 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2.2 研究目的 | 第13-14页 |
| 1.3 国内外相关技术研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3.1 国外小水电在线监控技术研究与发展状况 | 第14-15页 |
| 1.3.2 国内小水电在线监控技术研究与发展状况 | 第15页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第15-18页 |
| 2 水轮发电机组数据采集系统 | 第18-22页 |
| 2.1 数据采集系统构成 | 第18-19页 |
| 2.1.1 数据采集系统的硬件 | 第18-19页 |
| 2.1.2 数据采集系统的软件 | 第19页 |
| 2.2 A/D芯片的选择 | 第19-21页 |
| 2.3 数据采集系统程序设计 | 第21页 |
| 2.4 本章小节 | 第21-22页 |
| 3 振动监测与数据分析理论 | 第22-36页 |
| 3.1 振动监测理论 | 第22-23页 |
| 3.1.1 机组运行状态监测原理 | 第22页 |
| 3.1.2 振动监测内容与方式 | 第22-23页 |
| 3.2 振动监测算法 | 第23-26页 |
| 3.2.1 小波变换检测谐波与间谐波的原理 | 第23-24页 |
| 3.2.2 傅立叶变换检测谐波的原理 | 第24-26页 |
| 3.3 本文采用的算法 | 第26-28页 |
| 3.3.1 算法原理 | 第26-27页 |
| 3.3.2 算法过程介绍 | 第27-28页 |
| 3.4 振动监测与故障诊断分析方法 | 第28-33页 |
| 3.4.1 时域信号分析 | 第28-29页 |
| 3.4.2 自谱分析 | 第29-31页 |
| 3.4.3 轴心轨迹分析 | 第31-32页 |
| 3.4.4 阶次比分析 | 第32页 |
| 3.4.5 波形微积分分析 | 第32-33页 |
| 3.5 数据分析应用实例及结果分析 | 第33-34页 |
| 3.5.1 水轮机y方向振动时域分析 | 第33页 |
| 3.5.2 水轮机y方向振动频域分析 | 第33-34页 |
| 3.6 本章小节 | 第34-36页 |
| 4 系统总体设计方案 | 第36-46页 |
| 4.1 系统结构设计 | 第36-38页 |
| 4.1.1 系统总体结构设计框图 | 第36-37页 |
| 4.1.2 系统主要模块构成 | 第37-38页 |
| 4.2 监控系统结构设计 | 第38-40页 |
| 4.2.1 监测系统结构框图 | 第38-39页 |
| 4.2.2 监测系统原理与功能 | 第39-40页 |
| 4.3 传感器的选择 | 第40-43页 |
| 4.3.1 传感器选取原则 | 第40-41页 |
| 4.3.2 主要传感器的选择 | 第41-43页 |
| 4.4 系统硬件平台与功能 | 第43-44页 |
| 4.5 本章小节 | 第44-46页 |
| 5 系统软件设计 | 第46-52页 |
| 5.1 系统软件结构设计 | 第46-47页 |
| 5.1.1 系统软件主程序流程图 | 第46-47页 |
| 5.1.2 系统软件主要模块构成 | 第47页 |
| 5.2 软件实现的关键技术 | 第47-50页 |
| 5.2.1 建立水轮发电机组运行信息数据库 | 第47-48页 |
| 5.2.2 建立人工神经网络模型与机组振动分析系统 | 第48-49页 |
| 5.2.3 建立小水电机组运行信息的可视化 | 第49-50页 |
| 5.3 本章小节 | 第50-52页 |
| 6 总结与展望 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-58页 |