| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-23页 |
| ·课题的研究背景和意义 | 第11-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-20页 |
| ·旋转机械故障诊断国内外研究现状 | 第14-16页 |
| ·主轴轴承故障诊断国内外研究现状 | 第16-17页 |
| ·基于α稳定分布的信号处理方法的国内外研究现状 | 第17-18页 |
| ·信号特征模式识别方法国内外研究现状 | 第18-20页 |
| ·课题主要研究内容 | 第20-23页 |
| 第二章 兆瓦级直驱风力发电机主轴轴承故障诊断理论基础 | 第23-37页 |
| ·直驱风力发电机机组结构及工作原理 | 第23-25页 |
| ·机组结构 | 第23页 |
| ·工作原理 | 第23-25页 |
| ·直驱风力发电机工作环境与主轴轴承特点 | 第25-27页 |
| ·工作环境 | 第25页 |
| ·主轴轴承特点 | 第25-27页 |
| ·主轴轴承振动机理和故障特征 | 第27-32页 |
| ·主轴轴承振动机理 | 第27-28页 |
| ·主轴轴承故障特征和故障特征频率 | 第28-30页 |
| ·主轴轴承振动信号诊断机理 | 第30-32页 |
| ·基于α稳定分布理论的信号特征提取方法 | 第32-34页 |
| ·α稳定分布定义 | 第32-33页 |
| ·α稳定分布参数估计 | 第33-34页 |
| ·基于支持向量机理论的模式分类方法 | 第34-36页 |
| ·SVM概述 | 第34-35页 |
| ·SVM多类分类 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 主轴轴承振动信号采集系统搭建及信号预处理 | 第37-45页 |
| ·采集对象及位置确定 | 第37页 |
| ·信号采集系统的设定 | 第37-39页 |
| ·振动信号采集仪 | 第39-41页 |
| ·信号预处理 | 第41-43页 |
| ·原始信号分析 | 第41页 |
| ·信号预处理 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 第四章 基于α稳定分布的主轴轴承故障诊断方法研究 | 第45-59页 |
| ·主轴轴承各工况振动信号α特征分析 | 第45-49页 |
| ·正常工况振动信号分析 | 第45-46页 |
| ·内环故障振动信号分析 | 第46-48页 |
| ·外环故障振动信号分析 | 第48-49页 |
| ·基于SVM的主轴轴承故障诊断 | 第49-53页 |
| ·诊断数据样本描述 | 第49-50页 |
| ·SVM多类分类模型的建立 | 第50-52页 |
| ·样本归一化处理 | 第52-53页 |
| ·分类预测诊断结果及分析 | 第53页 |
| ·SVM参数对分类诊断结果的影响分析 | 第53-58页 |
| ·交叉验证法选择最佳参数 | 第54-55页 |
| ·遗传算法优化参数 | 第55-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 基于α稳定分布的主轴轴承动态故障诊断方法研究 | 第59-73页 |
| ·动态故障模拟信号的构建 | 第59-63页 |
| ·构建突变信号 | 第59-62页 |
| ·突变段过渡处理 | 第62-63页 |
| ·动态故障下的轴承诊断方案设计与参数选取 | 第63-66页 |
| ·诊断方案设计 | 第63-64页 |
| ·动态故障参数的选取 | 第64-65页 |
| ·预测方法 | 第65-66页 |
| ·轴承振动信号分析与验证 | 第66-71页 |
| ·6205-2RS.JEM.SKF型轴承信号分析 | 第66-68页 |
| ·兆瓦级直驱风力发电机主轴轴承信号分析 | 第68-71页 |
| ·本章小结 | 第71-73页 |
| 第六章 总结与展望 | 第73-75页 |
| ·全文工作总结 | 第73-74页 |
| ·研究工作展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-81页 |
| 致谢 | 第81-83页 |
| 攻读学位期间发表学术论文目录 | 第83页 |