| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第10-12页 |
| 1.2 风电齿轮箱故障检测方法简介 | 第12-14页 |
| 1.3 基于振动信号的风电齿轮箱故障诊断 | 第14-18页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第18-19页 |
| 第2章 风电齿轮箱振动诊断基础 | 第19-28页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 风电机组构成及常见故障类型 | 第19-21页 |
| 2.3 风电齿轮箱故障振动机理分析 | 第21-27页 |
| 2.3.1 齿轮故障机理分析 | 第21-23页 |
| 2.3.2 滚动轴承故障机理分析 | 第23-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于信号共振稀疏分解的齿轮箱故障脉冲提取 | 第28-39页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 信号共振稀疏分解理论 | 第28-31页 |
| 3.2.1 信号共振属性 | 第28-30页 |
| 3.2.2 品质因子可调小波变换 | 第30-31页 |
| 3.2.3 高低共振分量分离 | 第31页 |
| 3.3 最大相关峭度解卷 | 第31-33页 |
| 3.4 基于共振稀疏分解和最大相关峭度解卷的故障脉冲提取 | 第33-38页 |
| 3.4.1 算法分析 | 第33-34页 |
| 3.4.2 仿真分析 | 第34-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 基于信号共振稀疏分解与重采样的变转速故障脉冲提取 | 第39-49页 |
| 4.1 引言 | 第39页 |
| 4.2 基于共振分量的角域重采样 | 第39-43页 |
| 4.2.1 角域重采样技术 | 第39-41页 |
| 4.2.2 基于共振分量的转速估计与角域重采样 | 第41-43页 |
| 4.3 变转速下故障脉冲提取 | 第43-48页 |
| 4.3.1 算法分析 | 第43-44页 |
| 4.3.2 仿真分析 | 第44-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 实验与工程信号分析 | 第49-60页 |
| 5.1 引言 | 第49页 |
| 5.2 实验信号分析 | 第49-54页 |
| 5.2.1 断齿齿轮箱定转速振动分析 | 第49-52页 |
| 5.2.2 断齿齿轮箱变工况振动分析 | 第52-54页 |
| 5.3 风电齿轮箱振动信号分析 | 第54-59页 |
| 5.3.1 定转速风电齿轮箱轴承故障振动分析 | 第54-56页 |
| 5.3.2 变工况风电齿轮箱轴承故障振动分析 | 第56-59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |