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 |