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风电机齿轮箱故障诊断方法和系统研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第14-21页
    1.1 研究背景与意义第14-16页
    1.2 风力发电机齿轮箱故障诊断系统国内外研究现状第16-18页
        1.2.1 风电机故障诊断方法的研究状况第16-17页
        1.2.2 国外风电故障诊断系统的研究状况第17页
        1.2.3 国内风电故障诊断系统的研究状况第17-18页
    1.3 本文的主要研究内容第18-19页
    1.4 本文的结构安排第19-21页
第2章 风力发电机齿轮箱故障分析第21-28页
    2.1 风力发电机的基本机构第21-22页
    2.2 风力发电机齿轮箱结构第22-23页
    2.3 齿轮故障形式及其振动信号特征第23-25页
        2.3.1 齿轮故障形式第23-24页
        2.3.2 齿轮故障信号的特征第24-25页
    2.4 滚动轴承故障形式及其振动信号特征第25-27页
        2.4.1 滚动轴承故障形式第25-26页
        2.4.2 滚动轴承故障信号的特征第26-27页
    2.5 本章小结第27-28页
第3章 常见风电机齿轮箱故障诊断方法的研究第28-43页
    3.1 时域统计特征参数第28-29页
    3.2 频域诊断方法第29-34页
        3.2.1 傅里叶变换第30页
        3.2.2 频域诊断方法第30-33页
        3.2.3 频域诊断方法的实验对比分析第33-34页
    3.3 时频域诊断方法第34-42页
        3.3.1 短时傅里叶变换第34-35页
        3.3.2 小波变换第35-36页
        3.3.3 Hilbert-Huang变换第36-39页
        3.3.4 小波分析和经验模态分解的实验对比分析第39-42页
    3.4 本章小结第42-43页
第4章 ASTFA理论及其改进方法的研究第43-62页
    4.1 ASTFA理论第43-44页
    4.2 ASTFA与EMD的仿真与实验对比分析第44-48页
        4.2.1 ASTFA与EMD的仿真对比分析第44-45页
        4.2.2 ASTFA与EMD的实验对比分析第45-48页
    4.3 基于萤火虫算法改进的ASTFA方法第48-50页
        4.3.1 萤火虫算法第48-49页
        4.3.2 基于萤火虫算法改进的ASTFA方法第49-50页
    4.4 ASTFA、GA-ASTFA与FA-ASTFA仿真对比分析第50-51页
    4.5 ASTFA与FA-ASTFA的齿轮故障实验对比分析第51-53页
    4.6 ASTFA与FA-ASTFA的滚动轴承故障实验对比分析第53-59页
        4.6.1 ASTFA与FA-ASTFA的滚动轴承内圈故障实验对比分析第53-56页
        4.6.2 ASTFA与FA-ASTFA的滚动轴承外圈故障实验对比分析第56-59页
    4.7 基于FA-ASTFA的滚动轴承全寿命趋势分析第59-61页
    4.8 本章小结第61-62页
第5章 风电机齿轮箱故障诊断系统的开发第62-84页
    5.1 系统需求分析第62-63页
    5.2 系统总体设计第63页
    5.3 传感器的选择、布置与安装第63-66页
    5.4 数据采集和预处理设备第66-68页
    5.5 通讯程序第68-69页
    5.6 数据库的设计第69-73页
        5.6.1 需求分析第70页
        5.6.2 数据库概念设计第70-71页
        5.6.3 数据库逻辑设计和物理设计第71-73页
    5.7 故障诊断系统客户端软件第73-83页
        5.7.1 硬件单元参数配置模块的设计第74-75页
        5.7.2 逻辑层次结构模块的设计第75-76页
        5.7.3 报警列表模块的设计第76-77页
        5.7.4 图形分析模块的设计第77-78页
        5.7.5 趋势分析模块的设计第78-79页
        5.7.6 故障诊断模块的设计第79-83页
    5.8 本章小结第83-84页
结论与展望第84-86页
参考文献第86-90页
致谢第90-91页
附录A 攻读学位期间发表和录用的论文目录第91-92页
附录B 攻读学位期间参与的科研项目第92页

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