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大型风力发电机的齿轮箱故障诊断

摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第一章 绪论第9-15页
   ·课题来源第9页
   ·选题的背景及意义第9-10页
   ·国内外研究现状第10-13页
     ·风电机齿轮箱故障诊断技术的研究现状第10-12页
     ·故障诊断专家系统的研究现状第12-13页
   ·本文的主要研究内容第13-15页
第二章 大型风力发电机的齿轮箱监测与诊断专家系统分析第15-42页
   ·专家系统的概述及其结构第15-17页
   ·风电机齿轮箱状态监测与故障诊断专家系统分析第17-20页
     ·知识库结构第17-18页
     ·推理机的结构第18-19页
     ·风电机齿轮箱的结构知识确定第19-20页
   ·风电机齿轮箱信号特征值的选定第20-27页
     ·风电机齿轮箱监测特征值的选定第20-23页
     ·风电机齿轮箱故障特征值的选定第23-27页
   ·专家启发知识的确定第27-30页
     ·监测特征值阈值的确定第27-29页
     ·标准故障样本的确定第29-30页
   ·推理机原理分析及仿真第30-42页
     ·BP(Back-Propagation)神经网络第30-35页
     ·灰色系统理论第35-38页
     ·D-S证据理论第38-42页
第三章 大型风力发电机的齿轮箱监测与诊断专家系统设计第42-54页
   ·风电机齿轮箱故障诊断专家系统的需求分析第42页
   ·风电机齿轮箱故障诊断专家系统的硬件设计第42-44页
   ·专家系统的软件设计第44-49页
     ·UML建模简介第44-45页
     ·专家系统用例分析第45-49页
   ·基于COM组件的VB与MATLAB接口编程第49-54页
     ·VB与MATLAB接口编程方法第49-50页
     ·基于COM组件的VB与MATLAB接口编程实现第50-54页
第四章 风电机齿轮箱故障诊断专家系统软件实现及实验第54-61页
   ·风电机齿轮箱故障诊断专家系统的软件实现第54-59页
     ·在线数据采集和显示功能第54-55页
     ·故障诊断功能说明第55页
     ·故障分析功能第55-58页
     ·故障诊断知识库的管理功能第58-59页
   ·实验验证以及分析第59-61页
第五章 结论第61-63页
参考文献第63-65页
附录A 实验诊断结果第65-74页
在学研究成果第74-75页
致谢第75页

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