| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·课题研究背景 | 第8-9页 |
| ·设备故障诊断技术的发展概况 | 第9-10页 |
| ·风电齿轮箱早期故障诊断的国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·论文的主要内容 | 第11-13页 |
| 2 风电齿轮箱常见早期故障及诊断方法 | 第13-25页 |
| ·风电齿轮箱早期故障形式 | 第13-16页 |
| ·磨损 | 第13-14页 |
| ·齿面胶合 | 第14页 |
| ·齿面接触疲劳 | 第14-15页 |
| ·断齿 | 第15-16页 |
| ·其它故障 | 第16页 |
| ·风电齿轮箱早期故障诊断方法 | 第16-24页 |
| ·时域分析 | 第16-18页 |
| ·频域分析 | 第18-20页 |
| ·包络分析 | 第20页 |
| ·阶比分析 | 第20-21页 |
| ·倒谱分析 | 第21-22页 |
| ·三维图 | 第22-23页 |
| ·全息谱 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 3 风电齿轮箱早期故障识别方法研究 | 第25-42页 |
| ·总方法探究 | 第25-26页 |
| ·EMD分解 | 第26-31页 |
| ·EMD分解技术理论 | 第26-28页 |
| ·工程实例 | 第28-31页 |
| ·SVM技术 | 第31-37页 |
| ·SVM核心技术 | 第31-35页 |
| ·工程实例 | 第35-37页 |
| ·故障信号的特征提取 | 第37-39页 |
| ·敏感单分量的提取 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 4 试验验证 | 第42-56页 |
| ·实验数据采集 | 第42-46页 |
| ·降噪处理 | 第46-48页 |
| ·特征单分量的提取 | 第48-50页 |
| ·均方根值计算 | 第50-51页 |
| ·二维支持向量验证 | 第51-53页 |
| ·其它特征参数对比试验 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 5 基于 LabVIEW的风电齿轮箱早期故障诊断系统开发 | 第56-67页 |
| ·EMD分解 | 第56-59页 |
| ·EMD分解程序实现 | 第56-58页 |
| ·实例分解 | 第58-59页 |
| ·特征单分量的提取 | 第59-60页 |
| ·特征单分量的提取实现 | 第59页 |
| ·工程实例 | 第59-60页 |
| ·SVM技术实现 | 第60-62页 |
| ·程序实现 | 第60-61页 |
| ·工程实例 | 第61-62页 |
| ·系统模块 | 第62-66页 |
| ·系统总界面 | 第62-64页 |
| ·在线测试部分 | 第64-65页 |
| ·离线测试部分 | 第65-66页 |
| ·报表系统 | 第66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 结论 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-70页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |