首页--工业技术论文--电工技术论文--电机论文--发电机、大型发电机组(总论)论文--风力发电机论文

大型风力发电机齿轮箱故障模糊诊断技术研究

摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第一章 绪论第9-13页
   ·课题的来源及选题的依据第9-10页
   ·风力发电机齿轮箱故障诊断国内外研究动态第10-12页
   ·本课题主要的研究内容第12页
   ·本课题的目的与意义第12-13页
第二章 风力发电机齿轮箱振动机理及典型故障分析第13-25页
   ·风力发电机结构及常见故障第13-15页
   ·风力发电机齿轮箱基本结构第15-16页
   ·风力发电机齿轮箱的运行特殊性分析第16-18页
     ·环境特殊性第16页
     ·结构特殊性第16-18页
   ·齿轮振动机理及典型故障分析第18-20页
     ·齿轮振动的机理分析第18-19页
     ·齿轮典型故障分析第19-20页
   ·轴承振动机理及典型故障分析第20-22页
     ·滚动轴承振动机理分析第20-22页
     ·轴承典型故障分析第22页
   ·齿轮箱振动信号特征分析第22-23页
     ·齿轮故障的振动信号特征第22-23页
     ·滚动轴承故障的振动信号特征第23页
   ·本章小结第23-25页
第三章 风力发电机齿轮箱故障诊断方法第25-30页
   ·时域诊断法第25-27页
   ·频域诊断法第27-29页
     ·频域参数诊断法第27-28页
     ·频谱分析方法第28页
     ·倒频谱分析方法第28-29页
     ·包络分析方法第29页
   ·基于模糊推理的方法第29-30页
第四章 风力发电机齿轮箱振动信号数据采集及参数分析第30-40页
   ·数据采集方法的选择第30页
   ·数据采集测量参数的选择第30-31页
   ·现场信号数据采集第31-38页
   ·时频域参数分析第38-40页
     ·时域参数分析第38-39页
     ·频域参数分析第39-40页
第五章 模糊聚类算法在风力发电机齿轮箱故障诊断中的应用第40-48页
   ·模糊聚类分析第40-42页
     ·模糊聚类分析方法的步骤第40-42页
   ·模糊聚类分析在风力发电机齿轮箱故障诊断中的应用第42-48页
第六章 结论第48-49页
   ·结论第48页
   ·展望第48-49页
参考文献第49-51页
附录 部分程序代码第51-56页
在学研究成果第56-57页
致谢第57页

论文共57页,点击 下载论文
上一篇:并联三自由度运动模拟平台控制研究
下一篇:以太网多通道超声探伤仪研究