| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-15页 |
| 第1章 绪论 | 第15-24页 |
| ·论文研究背景及意义 | 第15-18页 |
| ·论文研究背景 | 第15-17页 |
| ·论文的研究目的和意义 | 第17-18页 |
| ·风电机组齿轮传动系统动力学研究概况 | 第18-22页 |
| ·齿轮系统动力学研究进展 | 第18-19页 |
| ·行星齿轮系统动力学研究进展 | 第19-20页 |
| ·风电机组齿轮传动系统动力学研究概况 | 第20-21页 |
| ·齿轮故障诊断研究进展 | 第21-22页 |
| ·论文主要研究内容 | 第22-24页 |
| 第2章 风电机组齿轮传动系统扭转振动模型及固有特性分析 | 第24-39页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·齿轮副扭转振动模型 | 第24-25页 |
| ·风电机组齿轮传动系统 | 第25-30页 |
| ·风电机组齿轮传动系统 | 第25-26页 |
| ·风电机组齿轮传动系统扭转振动方程 | 第26-30页 |
| ·基于扭转振动模型的固有特性分析 | 第30-34页 |
| ·参数计算 | 第31-33页 |
| ·固有频率和振型计算结果 | 第33-34页 |
| ·灵敏度分析 | 第34-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第3章 风电机组齿轮传动系统振动响应分析 | 第39-59页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·风电机组齿轮传动系统激励及计算 | 第39-49页 |
| ·刚度激励 | 第39-48页 |
| ·误差激励 | 第48-49页 |
| ·阻尼计算 | 第49页 |
| ·风电机组齿轮传动系统振动响应计算 | 第49-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 第4章 风电机组齿轮传动系统故障模型及动态响应 | 第59-72页 |
| ·引言 | 第59页 |
| ·带有轮齿裂纹故障的风电机组传动系统数学模型 | 第59-66页 |
| ·裂纹故障时齿轮啮合刚度 | 第60-63页 |
| ·裂纹故障时系统振动响应 | 第63-66页 |
| ·模拟轮齿表面点蚀的数学模型 | 第66-71页 |
| ·点蚀故障齿轮冲击波形 | 第67页 |
| ·点蚀故障时系统振动响应 | 第67-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第5章 基于虚拟样机的风电机组传动系统仿真分析 | 第72-86页 |
| ·引言 | 第72页 |
| ·基于Pro/E的风电机组齿轮传动系统模型 | 第72-75页 |
| ·基于Pro/E的参数化建模 | 第72-74页 |
| ·零件装配 | 第74-75页 |
| ·基于ADAMS的风电机组齿轮传动系统虚拟样机 | 第75-80页 |
| ·ADAMS的基本原理 | 第75-77页 |
| ·基于ADAMS的风电机组齿轮传动系统虚拟样机的建立 | 第77-78页 |
| ·模型验证 | 第78-80页 |
| ·基于风电机组齿轮传动系统柔性模型的动力学仿真 | 第80-85页 |
| ·啮合齿轮副柔性化 | 第80-82页 |
| ·传动轴柔性化 | 第82-83页 |
| ·仿真分析 | 第83-85页 |
| ·本章小结 | 第85-86页 |
| 第6章 风电机组齿轮箱故障诊断方法研究 | 第86-106页 |
| ·引言 | 第86页 |
| ·故障诊断算法原理 | 第86-88页 |
| ·BP神经网络算法 | 第86-87页 |
| ·粒子群优化算法 | 第87-88页 |
| ·粒子群优化算法的改进 | 第88-90页 |
| ·粒子初始位置的优化 | 第89页 |
| ·引入交叉算子 | 第89-90页 |
| ·改进粒子群优化BP神经网络方法 | 第90-92页 |
| ·风电机组齿轮箱故障特征提取 | 第92-102页 |
| ·仿真分析 | 第102-105页 |
| ·BP网络参数设置 | 第102页 |
| ·粒子群参数设置 | 第102-103页 |
| ·网络训练 | 第103-104页 |
| ·网络测试及结果分析 | 第104-105页 |
| ·本章小结 | 第105-106页 |
| 第7章 结论与展望 | 第106-108页 |
| ·本文的主要研究成果 | 第106-107页 |
| ·研究方向展望 | 第107-108页 |
| 参考文献 | 第108-115页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 | 第115-116页 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 | 第116-117页 |
| 致谢 | 第117-118页 |
| 作者简介 | 第118页 |