| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 引言 | 第8-14页 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 故障诊断的概述与发展过程 | 第9-10页 |
| 1.3 定量分析方法的发展 | 第10-12页 |
| 1.3.1 解析模型分析方法 | 第11页 |
| 1.3.2 基于数据驱动的方法 | 第11-12页 |
| 1.4 国内外主元分析的研究概况与发展方向 | 第12-14页 |
| 第2章 基于主元分析法的故障监测方法 | 第14-23页 |
| 2.1 主元分析基本原理 | 第14-17页 |
| 2.1.1 主元分析基本思想和原理 | 第14页 |
| 2.1.2 主元分析建模过程 | 第14-17页 |
| 2.2 主元个数的选取 | 第17-19页 |
| 2.3 基于主元分析的故障监测 | 第19-21页 |
| 2.3.1 SPE与Hotelling T2控制限与统计量的确定 | 第19-20页 |
| 2.3.2 主元分析故障诊断的基本流程 | 第20-21页 |
| 本章小结 | 第21-23页 |
| 第3章 基于改进重构法的故障诊断 | 第23-32页 |
| 3.1 引言 | 第23-24页 |
| 3.2 故障重构方法基本理论 | 第24-25页 |
| 3.2.1 PCA基本算法 | 第24-25页 |
| 3.2.2 故障重构算法 | 第25页 |
| 3.3 改进的故障重构法 | 第25-27页 |
| 3.4 仿真与实验 | 第27-30页 |
| 3.5 本章小结 | 第30-32页 |
| 第4章 基于偏最小二乘法的故障诊断方法 | 第32-49页 |
| 4.1 PLS算法的优势 | 第32-35页 |
| 4.2 偏最小二乘算法建模机理 | 第35-37页 |
| 4.3 PLS风力发电机故障诊断步骤 | 第37-39页 |
| 4.3.1 PLS故障诊断方法 | 第37-38页 |
| 4.3.2 PLS诊断步骤 | 第38-39页 |
| 4.4 偏最小二乘法在风力发电机故障检测中的应用 | 第39-41页 |
| 4.5 核偏最小二乘法 | 第41-47页 |
| 4.5.1 核偏最小二乘法建模过程 | 第42-44页 |
| 4.5.2 基于KPLS的故障监测 | 第44页 |
| 4.5.3 数据仿真 | 第44-47页 |
| 本章小结 | 第47-49页 |
| 第5章 总结和展望 | 第49-51页 |
| 5.1 总结 | 第49页 |
| 5.2 展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 攻读学位期间取得的科研成果清单 | 第57页 |