基于小波神经网络的风电变流器故障诊断研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·论文的研究背景及意义 | 第8-10页 |
| ·国内外风力发电技术研究 | 第10-12页 |
| ·风力发电机技术研发现状 | 第10-11页 |
| ·变流器故障诊断技术现状 | 第11-12页 |
| ·本文的主要内容 | 第12-13页 |
| 2 双馈风力发电系统建模 | 第13-29页 |
| ·双馈风力发电系统的组成及运行原理 | 第13-16页 |
| ·双馈风力发电系统 | 第13-14页 |
| ·风力发电机组的运行原理 | 第14-16页 |
| ·风力发电系统的数学模型 | 第16-19页 |
| ·转子测控制器控制策略及算法设计 | 第19-28页 |
| ·定子磁链估计 | 第21-23页 |
| ·转子侧变换器的控制策略 | 第23-26页 |
| ·转子侧控制器的算法设计 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 3 小波神经网络及算法 | 第29-38页 |
| ·小波神经网络 | 第29-33页 |
| ·小波神经网络的构造 | 第29-31页 |
| ·小波基函数的选择 | 第31-32页 |
| ·小波神经网络各层节点数的确定 | 第32-33页 |
| ·小波神经网络参数的初始化 | 第33页 |
| ·小波神经网络的学习算法 | 第33-37页 |
| ·最小二乘算法 | 第33-35页 |
| ·指数加权递推最小二乘算法 | 第35-36页 |
| ·变学习率变加权递推最小二乘算法 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 4 双馈风力发电系统中变流器的故障诊断 | 第38-55页 |
| ·变流器开路故障对系统的影响及分析 | 第38-48页 |
| ·单个功率开关发生开路故障对系统的影响 | 第40-44页 |
| ·单相功率开关发生开路故障对系统的影响 | 第44-48页 |
| ·开路故障诊断仿真实验 | 第48-53页 |
| ·变流器的故障诊断方案 | 第48-49页 |
| ·样本采集 | 第49-50页 |
| ·小波神经网络的训练 | 第50-52页 |
| ·开路故障诊断能力验证及实验分析 | 第52-53页 |
| ·改进算法的小波神经网络故障诊断结果分析 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 5 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·总结 | 第55页 |
| ·展望 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 附录 | 第62-63页 |
| A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第62页 |
| B. 作者在攻读学位期间取得的科研成果目录 | 第62-63页 |
