| 中文摘要 | 第10-12页 |
| ABSTRACT | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第14-24页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 课题来源和研究基础 | 第15页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第15-21页 |
| 1.3.1 信号特征提取国内外研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3.2 故障预测国内外研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3.3 风电场智能维护系统国内外研究现状 | 第18-21页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第21-24页 |
| 1.4.1 主要研究问题 | 第21页 |
| 1.4.2 论文的技术路线 | 第21-22页 |
| 1.4.3 论文的结构安排 | 第22-24页 |
| 第二章 风电机组振动信号特征提取方法研究 | 第24-38页 |
| 2.1 风电机组基本结构及系统划分 | 第24页 |
| 2.2 风电机组关键部件故障统计与分析 | 第24-27页 |
| 2.2.1 风电机组故障统计 | 第24-25页 |
| 2.2.2 风电机组常见故障模式及分析 | 第25-27页 |
| 2.3 信号特征提取方法 | 第27-31页 |
| 2.3.1 时域频域特征 | 第27-28页 |
| 2.3.2 小波包分解理论 | 第28-29页 |
| 2.3.3 包络分析 | 第29页 |
| 2.3.4 复杂度度量方法 | 第29-31页 |
| 2.4 基于小波包-包络样本熵的特征提取方法及应用 | 第31-37页 |
| 2.4.1 小波包结合包络样本熵特征提取方法流程 | 第31-32页 |
| 2.4.2 实验验证 | 第32-34页 |
| 2.4.3 实例应用 | 第34-37页 |
| 2.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第三章 改进灰色Elman神经网络的风电机组状态趋势预测 | 第38-50页 |
| 3.1 GM(1,1)模型 | 第38-41页 |
| 3.1.1 灰色预测模型GM(1,1)基本原理 | 第38-39页 |
| 3.1.2 精度检验方法 | 第39-41页 |
| 3.2 改进型灰色模型 | 第41-44页 |
| 3.2.1 残差修正灰色模型的建立 | 第41页 |
| 3.2.2 马尔可夫法改进的残差修正灰色模型 | 第41-43页 |
| 3.2.3 等维新息预测模型 | 第43-44页 |
| 3.3 Elman神经网络模型 | 第44-45页 |
| 3.4 改进灰色Elman神经网络振动预测模型的建立 | 第45-46页 |
| 3.5 实例分析 | 第46-49页 |
| 3.5.1 特征选取 | 第46页 |
| 3.5.2 预测模型的输入输出和参数设定 | 第46-47页 |
| 3.5.3 结果分析与比较 | 第47-49页 |
| 3.6 本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 基于PSO-MLSSVM的风电机组多变量故障预测方法研究 | 第50-64页 |
| 4.1 多变量故障预测方法基本技术思路 | 第50-52页 |
| 4.1.1 问题的提出 | 第50-51页 |
| 4.1.2 技术思路 | 第51-52页 |
| 4.2 故障阈值的设定方法 | 第52-53页 |
| 4.3 多变量LSSVM预测模型 | 第53-60页 |
| 4.3.1 多变量LSSVM预测模型的建立 | 第53-54页 |
| 4.3.2 MLSSVM算法实现及参数优化 | 第54-57页 |
| 4.3.3 PSO-MLSSVM模型仿真验证 | 第57-60页 |
| 4.4 基于PSO-MLSSVM故障预测方法应用研究 | 第60-63页 |
| 4.4.1 数据获取及预处理 | 第60-61页 |
| 4.4.2 输入输出特征变量相关性选择 | 第61-62页 |
| 4.4.3 剩余有效寿命预测 | 第62-63页 |
| 4.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 大型风电场智能维护系统设计 | 第64-73页 |
| 5.1 系统总体设计 | 第64-66页 |
| 5.1.1 系统需求分析 | 第64页 |
| 5.1.2 系统平台建立及实现环境 | 第64-65页 |
| 5.1.3 系统工作流程 | 第65-66页 |
| 5.2 系统功能模块 | 第66-72页 |
| 5.3 本章小结 | 第72-73页 |
| 第六章 总结与展望 | 第73-74页 |
| 6.1 本文的研究成果及创新点 | 第73页 |
| 6.2 展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-81页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第81-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 个人简况及联系方式 | 第83-85页 |
