摘要 | 第4-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第11-27页 |
1.1 课题来源 | 第11页 |
1.2 国内外研究现状 | 第11-22页 |
1.2.1 风力发电技术的发展现状 | 第11-13页 |
1.2.2 面向风电设备的故障诊断理论与技术发展现状 | 第13-18页 |
1.2.3 定量故障诊断理论发展现状 | 第18-22页 |
1.3 课题的目的与意义 | 第22-23页 |
1.4 主要研究内容 | 第23-27页 |
1.4.1 论文的技术路线 | 第23-24页 |
1.4.2 论文的章节安排 | 第24-27页 |
第2章 基于Hilbert空间特征熵的故障定量分析与诊断方法 | 第27-43页 |
2.1 Hilbert-Huang变换及其改进 | 第27-36页 |
2.1.1 经验模式分解 | 第27-29页 |
2.1.2 Hilbert变换 | 第29-30页 |
2.1.3 Hilbert-Huang变换端点效应的改进 | 第30-32页 |
2.1.4 仿真验证 | 第32-36页 |
2.2 信息熵理论概述 | 第36-39页 |
2.2.1 信息熵定义 | 第36-37页 |
2.2.2 常用的振动信号信息熵描述方法 | 第37-39页 |
2.3 Hilbert空间特征熵算法 | 第39-42页 |
2.4 本章小结 | 第42-43页 |
第3章 转子碰摩耦合故障定量分析与诊断 | 第43-55页 |
3.1 转子故障实验装置 | 第43页 |
3.2 不平衡-碰摩耦合故障分析 | 第43-49页 |
3.2.1 不平衡-碰摩耦合故障时频分析 | 第43-47页 |
3.2.2 不平衡-碰摩耦合故障定量分析与诊断 | 第47-49页 |
3.3 松动-碰摩耦合故障分析 | 第49-54页 |
3.3.1 松动-碰摩耦合故障时频分析 | 第49-52页 |
3.3.2 松动-碰摩耦合故障定量分析与诊断 | 第52-54页 |
3.4 基于Hilbert空间特征熵的碰摩耦合故障分类 | 第54页 |
3.5 本章小结 | 第54-55页 |
第4章 复杂工况对风力发电机轴承振动影响分析 | 第55-70页 |
4.1 风力发电机控制原理及对传动系统动态过程的影响 | 第55-57页 |
4.2 随机风速作用下的风力发电机振动信号分析 | 第57-66页 |
4.2.1 风力发电机轴承现场测试及相关参数介绍 | 第57-59页 |
4.2.2 风力发电机轴承振动时域分析 | 第59-61页 |
4.2.3 风力发电机轴承振动频域分析 | 第61-63页 |
4.2.4 风力发电机轴承振动时-频域分析 | 第63-65页 |
4.2.5 风力发电机轴承振动时-频信息熵分析 | 第65-66页 |
4.3 不同输出负载条件下的风力发电机振动信号分析 | 第66-69页 |
4.4 本章小结 | 第69-70页 |
第5章 复杂工况下风力发电机轴承故障定量分析与诊断 | 第70-83页 |
5.1 考虑风速的风力发电机轴承振动模型 | 第70-73页 |
5.1.1 滚动轴承故障模型 | 第70-72页 |
5.1.2 考虑风速的风力发电机滚动轴承故障模型 | 第72-73页 |
5.2 风力发电机轴承故障定量诊断 | 第73-81页 |
5.2.1 风力发电机组及故障轴承相关参数 | 第73-74页 |
5.2.2 风力发电机轴承故障信号时域分析 | 第74-75页 |
5.2.3 风力发电机轴承故障信号时频分析 | 第75-80页 |
5.2.4 基于Hilbert空间特征熵的风力发电机轴承故障定量诊断 | 第80-81页 |
5.3 本章小结 | 第81-83页 |
第6章 复杂工况下风力发电机组齿轮箱故障定量分析与诊断 | 第83-94页 |
6.1 风力发电机齿轮箱结构及相关参数 | 第83-85页 |
6.2 风力发电机齿轮箱振动信号分析 | 第85-89页 |
6.2.1 风力发电机齿轮箱输入端振动信号频率特征 | 第85-86页 |
6.2.2 风力发电机齿轮箱输出端振动信号频率特征 | 第86-87页 |
6.2.3 风力发电机齿轮箱振动信号频谱分析 | 第87-89页 |
6.3 复杂工况下风力发电机齿轮箱故障定量分析与诊断 | 第89-92页 |
6.4 本章小结 | 第92-94页 |
第7章 结论 | 第94-97页 |
7.1 结论 | 第94-95页 |
7.2 研究工作展望 | 第95-97页 |
参考文献 | 第97-107页 |
附录 改进的Hilbert-Huang变换程序 | 第107-113页 |
在学研究成果 | 第113-115页 |
致谢 | 第115页 |