基于数据的风车故障诊断与容错控制
摘要 | 第4-5页 |
ABSTRACT | 第5-6页 |
第1章 绪论 | 第9-18页 |
1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第9-10页 |
1.2 风车故障研究现状 | 第10-12页 |
1.2.1 感应电机状态监控 | 第11-12页 |
1.2.2 风车叶片损伤检测 | 第12页 |
1.2.3 传动元件状态监控 | 第12页 |
1.3 故障诊断研究现状 | 第12-13页 |
1.3.1 基于模型的故障诊断方法 | 第13页 |
1.3.2 基于数据的故障诊断方法 | 第13页 |
1.4 容错控制研究现状 | 第13-15页 |
1.4.1 容错控制分类 | 第14页 |
1.4.2 基于数据控制器设计 | 第14-15页 |
1.5 本文的主要研究内容 | 第15-18页 |
第2章 风车模型简介 | 第18-25页 |
2.1 引言 | 第18页 |
2.2 整体风车系统 | 第18-20页 |
2.3 传感器模型 | 第20页 |
2.4 驱动器模型 | 第20-23页 |
2.4.1 桨叶倾角驱动器模型 | 第21页 |
2.4.2 发电机变流器驱动器模型 | 第21-22页 |
2.4.3 偏航驱动器模型 | 第22-23页 |
2.5 典型风车故障 | 第23-24页 |
2.5.1 传感器故障 | 第23-24页 |
2.5.2 驱动器故障 | 第24页 |
2.6 本章小结 | 第24-25页 |
第3章 基于数据的风车故障检测技术 | 第25-46页 |
3.1 引言 | 第25页 |
3.2 偏最小二乘回归算法 | 第25-30页 |
3.2.1 偏最小二乘的理论推导 | 第26-28页 |
3.2.2 交叉有效性 | 第28-29页 |
3.2.3 基于偏最小二乘的故障检测方案 | 第29-30页 |
3.3 基于PLS的优选变量算法 | 第30-33页 |
3.4 基于数据的残差产生器故障诊断技术 | 第33-45页 |
3.4.1 构建残差产生器 | 第34-41页 |
3.4.2 基于残差产生器的故障检测 | 第41-45页 |
3.5 本章小结 | 第45-46页 |
第4章 基于数据的风车故障分类和容错控制 | 第46-65页 |
4.1 引言 | 第46页 |
4.2 基于数据的风车故障分类 | 第46-48页 |
4.2.1 模糊C均值聚类算法 | 第47页 |
4.2.2 可能性C均值聚类算法 | 第47-48页 |
4.3 基于数据的传感器故障容错控制方案 | 第48-55页 |
4.3.1 软测量理论 | 第48-51页 |
4.3.2 仿真验证 | 第51-55页 |
4.4 基于数据的驱动器故障容错控制方案 | 第55-64页 |
4.4.1 基于数据的扩展内模控制器 | 第55-60页 |
4.4.2 仿真验证 | 第60-64页 |
4.5 本章小结 | 第64-65页 |
第5章 风车故障诊断与容错控制仿真验证 | 第65-81页 |
5.1 引言 | 第65页 |
5.2 风车故障诊断与容错控制流程 | 第65-66页 |
5.3 故障检测仿真验证 | 第66-76页 |
5.3.1 优选变量仿真 | 第66-72页 |
5.3.2 基于PLS故障检测方案仿真 | 第72页 |
5.3.3 基于残差产生器故障检测仿真 | 第72-76页 |
5.4 故障分类仿真验证 | 第76-78页 |
5.5 故障容错仿真验证 | 第78-80页 |
5.6 本章小结 | 第80-81页 |
结论 | 第81-82页 |
参考文献 | 第82-86页 |
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第86-88页 |
致谢 | 第88页 |