风电变流器主电路故障诊断监测系统研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| ·风力发电的发展现状 | 第11-12页 |
| ·研究风力发电系统故障诊断的目的与意义 | 第12-13页 |
| ·风力发电系统的故障诊断研究现状 | 第13-14页 |
| ·本文主要内容及篇章安排 | 第14-15页 |
| ·研究方法 | 第15-16页 |
| 第2章 永磁直驱风力发电系统的建模 | 第16-26页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·风力机的模型分析 | 第16-18页 |
| ·机侧变流器的结构及其控制 | 第18-19页 |
| ·网侧逆变器的结构及其控制 | 第19-21页 |
| ·风电系统的整体模型 | 第21-22页 |
| ·永磁直驱风力发电系统的仿真分析 | 第22-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 风电变流器的故障仿真 | 第26-34页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·风电变流器的故障分析 | 第26-28页 |
| ·风电变流器的故障仿真 | 第28-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 基于小波分析的风电变流器故障特征的提取 | 第34-46页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·小波变换及小波分析 | 第34-37页 |
| ·小波基的选择 | 第35页 |
| ·多分辨率分析 | 第35-36页 |
| ·Mallat算法的信号分解过程 | 第36-37页 |
| ·Mallat算法的信号重建过程 | 第37页 |
| ·风电变流器输出电流波形的小波变换 | 第37-39页 |
| ·风电变流器故障特征的提取 | 第39-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 基于神经网络的风电变流器的故障识别 | 第46-54页 |
| ·引言 | 第46页 |
| ·神经网络 | 第46-47页 |
| ·BP神经网络的原理及算法 | 第47-49页 |
| ·BP神经网络的基本知识 | 第47页 |
| ·BP神经网络的基本结构 | 第47-48页 |
| ·BP神经网络的学习算法 | 第48页 |
| ·基于数值优化方法的网络训练算法 | 第48-49页 |
| ·神经网络的设计 | 第49-50页 |
| ·神经网络的训练与学习 | 第50-52页 |
| ·故障的仿真测试 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第6章 故障诊断监视界面的设计 | 第54-60页 |
| ·引言 | 第54页 |
| ·LabVIEW基础 | 第54页 |
| ·基于LabVlEW的监视界面设计 | 第54-56页 |
| ·Mat lab与LabVIEW的混合编程 | 第56-58页 |
| ·故障仿真 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 附录 | 第67-73页 |
| 攻读硕士期间的成果 | 第73页 |
