| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第14-27页 |
| 1.1 前言 | 第14-15页 |
| 1.2 故障预示及运行安全性预测国内外研究现状 | 第15-23页 |
| 1.2.1 风力机故障诊断方法国内外研究现状 | 第15-18页 |
| 1.2.2 轴承故障诊断方法国内外研究现状 | 第18-22页 |
| 1.2.3 设备运行安全性预测国内外研究现状 | 第22-23页 |
| 1.3 风力机传动系统故障预示及预测存在的问题 | 第23-24页 |
| 1.4 本文研究意义 | 第24-25页 |
| 1.5 本文研究内容 | 第25-27页 |
| 第2章 风力机传动系统故障预示方法研究 | 第27-51页 |
| 2.1 风力机传动系统特征 | 第27-28页 |
| 2.2 随机共振方法及其局限性 | 第28-31页 |
| 2.2.1 双稳随机共振理论概述 | 第28-29页 |
| 2.2.2 随机共振的局限性 | 第29-31页 |
| 2.3 自适应随机共振 | 第31-33页 |
| 2.3.1 QPSO算法 | 第31-32页 |
| 2.3.2 随机共振系统参数优化 | 第32-33页 |
| 2.4 大参数随机共振故障预示方法探究 | 第33-37页 |
| 2.4.1 频域信息交换理论概述 | 第33-35页 |
| 2.4.2 基于FIE和 QPSO的随机共振方法 | 第35-36页 |
| 2.4.3 仿真实验计算 | 第36-37页 |
| 2.5 强噪声背景随机共振故障预示方法探究 | 第37-49页 |
| 2.5.1 VMD理论概述 | 第37-39页 |
| 2.5.2 基于VMD和 QPSO的随机共振方法 | 第39页 |
| 2.5.3 仿真实例计算 | 第39-43页 |
| 2.5.4 轴承实验计算 | 第43-49页 |
| 2.6 本章小结 | 第49-51页 |
| 第3章 变转速下风力机电机轴承故障预示 | 第51-68页 |
| 3.1 引言 | 第51页 |
| 3.2 风力机电机轴承信号采集实验 | 第51-56页 |
| 3.2.1 实验装置介绍 | 第51-53页 |
| 3.2.2 振动信号采集 | 第53-55页 |
| 3.2.3 滚动轴承故障特征频率计算 | 第55-56页 |
| 3.3 FIE-QPSO-SR风力机电机轴承故障预示 | 第56-64页 |
| 3.3.1 风速恒定条件轴承的故障预示 | 第56-63页 |
| 3.3.2 风速变化条件轴承的故障预示 | 第63-64页 |
| 3.4 DSB-QPSO-SR风力机电机轴承故障预示 | 第64-66页 |
| 3.5 本章小结 | 第66-68页 |
| 第4章 强噪声条件下风力机主轴承故障预示 | 第68-80页 |
| 4.1 引言 | 第68页 |
| 4.2 风力机主轴信号采集实验 | 第68-70页 |
| 4.3 无降噪条件下风力机主轴承故障预示 | 第70-72页 |
| 4.4 基于QPSO-SR降噪下的VMD风力机主轴承故障预示 | 第72-78页 |
| 4.4.1 常规QPSO-SR-VMD风力机主轴承故障预示 | 第72-76页 |
| 4.4.2 快速QPSO-SR-VMD风力机主轴承故障预示 | 第76-78页 |
| 4.5 本章小结 | 第78-80页 |
| 第5章 基于最小二乘支持向量机和降维的预测方法研究 | 第80-94页 |
| 5.1 引言 | 第80页 |
| 5.2 最小二乘支持向量机及优化 | 第80-82页 |
| 5.2.1 LSSVM回归预测基本原理 | 第80-82页 |
| 5.2.2 量子粒子群算法优化的LSSVM | 第82页 |
| 5.3 基于LSSVM的时空联合预测 | 第82-90页 |
| 5.3.1 联合LSSVM预测思想 | 第82-83页 |
| 5.3.2 联合LSSVM预测模型 | 第83-84页 |
| 5.3.3 实例计算 | 第84-90页 |
| 5.4 风力机轴承运行状态预测方法研究 | 第90-92页 |
| 5.4.1 流形学习法降维算法 | 第90-91页 |
| 5.4.2 实例计算 | 第91-92页 |
| 5.5 本章小结 | 第92-94页 |
| 第6章 风力机传动系统运行安全性预测实验探究 | 第94-110页 |
| 6.1 引言 | 第94页 |
| 6.2 运行安全性预测方法确定 | 第94-99页 |
| 6.2.1 振动信号采集 | 第94-95页 |
| 6.2.2 运行状态参数的选择 | 第95-97页 |
| 6.2.3 预测步骤 | 第97-99页 |
| 6.3 构建不同故障条件下风力机轴承的参考矩阵 | 第99-104页 |
| 6.3.1 构建正常条件下风力机轴承的参考矩阵 | 第99-100页 |
| 6.3.2 构建内圈故障条件下风力机轴承的参考矩阵 | 第100-101页 |
| 6.3.3 构建外圈故障条件下风力机轴承的参考矩阵 | 第101-103页 |
| 6.3.4 构建滚动体故障条件下风力机轴承的参考矩阵 | 第103-104页 |
| 6.4 预测风力机轴承在下一时段的参数值 | 第104-107页 |
| 6.5 特征参数矩阵的可视化 | 第107-108页 |
| 6.6 本章小结 | 第108-110页 |
| 第7章 结论与展望 | 第110-113页 |
| 7.1 结论 | 第110-111页 |
| 7.2 本文主要创新点 | 第111页 |
| 7.3 工作展望 | 第111-113页 |
| 参考文献 | 第113-121页 |
| 在学研究成果 | 第121-122页 |
| 致谢 | 第122-123页 |
