| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 风电机组滚动轴承故障诊断技术的研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 滚动轴承故障诊断方法的研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.2 基于振动分析的故障诊断研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 复杂工况下滚动轴承故障诊断研究现状 | 第15-17页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第17-18页 |
| 第2章 滚动轴承故障机理及故障诊断方法 | 第18-29页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 滚动轴承的结构 | 第18-19页 |
| 2.3 风电机组滚动轴承的分布 | 第19-20页 |
| 2.4 滚动轴承典型故障 | 第20-21页 |
| 2.5 滚动轴承振动机理及故障特征频率 | 第21-23页 |
| 2.5.1 滚动轴承振动机理 | 第21-22页 |
| 2.5.2 滚动轴承故障特征频率 | 第22-23页 |
| 2.6 实验室故障数据来源 | 第23-25页 |
| 2.6.1 恒速工况滚动轴承故障数据 | 第23-24页 |
| 2.6.2 变速工况滚动轴承故障数据 | 第24-25页 |
| 2.7 现场故障数据来源 | 第25-26页 |
| 2.7.1 测点的选择及安装 | 第25-26页 |
| 2.7.2 数据采集与轴承型号 | 第26页 |
| 2.8 故障诊断方法 | 第26-28页 |
| 2.9 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 恒速工况滚动轴承故障诊断方法研究 | 第29-43页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 基于小波包算法的滚动轴承故障诊断应用 | 第29-35页 |
| 3.2.1 小波包算法原理 | 第29-31页 |
| 3.2.2 恒速工况下小波包的应用及分解尺度的选择 | 第31-34页 |
| 3.2.3 风电机组滚动轴承故障诊断 | 第34-35页 |
| 3.3 基于变分模态分解的滚动轴承故障诊断应用 | 第35-39页 |
| 3.3.1 变分模态分解算法原理 | 第35-37页 |
| 3.3.2 变分模态分解算法过程 | 第37-38页 |
| 3.3.3 恒速工况下滚动轴承的VMD诊断应用 | 第38-39页 |
| 3.3.4 风电机组滚动轴承故障诊断 | 第39页 |
| 3.4 变分模态分解(VMD)与小波包的对比分析 | 第39-42页 |
| 3.4.1 VMD信号仿真研究 | 第40页 |
| 3.4.2 小波包信号仿真研究 | 第40-41页 |
| 3.4.3 对比分析 | 第41-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 复杂工况下滚动轴承故障诊断方法研究 | 第43-63页 |
| 4.1 引言 | 第43页 |
| 4.2 两种不同构造的包络阶次法 | 第43-46页 |
| 4.2.1 计算阶比跟踪(COT)包络阶次 | 第44页 |
| 4.2.2 逆平方包络(RE-SES)阶次分析 | 第44-46页 |
| 4.3 基于COT-VMD变工况下滚动轴承诊断应用 | 第46-53页 |
| 4.3.1 非平稳信号仿真研究 | 第46-49页 |
| 4.3.2 现场及实验室数据滚动轴承诊断分析 | 第49-53页 |
| 4.4 基于VMD滤波的RE-SES滚动轴承故障诊断应用 | 第53-61页 |
| 4.4.1 非平稳信号仿真研究 | 第54-55页 |
| 4.4.2 实验室模拟现场数据故障诊断应用 | 第55-61页 |
| 4.5 对比分析 | 第61-62页 |
| 4.6 本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
