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复杂工况下风力发电机组关键部件故障分析与诊断研究

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

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