| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 课题的研究背景 | 第8页 |
| 1.2 课题的研究意义 | 第8-9页 |
| 1.3 风力发电系统优化控制与故障诊断研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3.1 风力发电系统优化控制的研究现状 | 第9页 |
| 1.3.2 风力发电系统故障诊断的研究现状 | 第9-10页 |
| 1.4 课题研究的主要内容 | 第10-12页 |
| 2 风力发电系统优化控制基本理论 | 第12-24页 |
| 2.1 风力发电系统的原理及基本结构 | 第12-14页 |
| 2.2 风力发电系统模型 | 第14-19页 |
| 2.2.1 基于机理分析的风力发电系统模型 | 第15-17页 |
| 2.2.2 基于数据驱动的风力发电系统模型 | 第17-19页 |
| 2.3 风力发电系统的控制 | 第19-23页 |
| 2.3.1 最大风能跟踪 | 第19-21页 |
| 2.3.2 变桨距控制 | 第21-22页 |
| 2.3.3 传动链扭振抑制 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 3 基于数据驱动的风力发电系统多目标优化控制 | 第24-36页 |
| 3.1 问题的提出及其描述 | 第24-25页 |
| 3.1.1 问题的提出 | 第24页 |
| 3.1.2 问题描述 | 第24-25页 |
| 3.2 数据的描述与预处理 | 第25页 |
| 3.3 风力发电系统建模 | 第25-30页 |
| 3.3.1 使用最大信息系数对参数进行选择 | 第25-26页 |
| 3.3.2 基于SPEAII参数寻优的ε-SVR算法 | 第26-27页 |
| 3.3.3 风力发电输出功率建模 | 第27-28页 |
| 3.3.4 传动链振动加速度建模 | 第28-29页 |
| 3.3.5 基于时间序列方法的风速建模 | 第29-30页 |
| 3.4 风力发电机组动态多目标优化控制 | 第30-32页 |
| 3.4.1 风力发电机组动态多目标优化控制问题 | 第30-31页 |
| 3.4.2 对于SPEAII算法的变异过程进行改进 | 第31页 |
| 3.4.3 最优折中解的确定 | 第31页 |
| 3.4.4 基于动态SPEA-II算法的风力发电机组动态多目标优化控制 | 第31-32页 |
| 3.5 仿真分析 | 第32-34页 |
| 3.5.1 低风速时仿真研究 | 第32-33页 |
| 3.5.2 较高风速时仿真研究 | 第33-34页 |
| 3.6 本章小结 | 第34-36页 |
| 4 风力发电系统故障诊断 | 第36-44页 |
| 4.1 风力发电系统状态监测和故障诊断系统 | 第36-37页 |
| 4.2 风力发电机组的常见故障 | 第37-39页 |
| 4.2.1 风力发电机组的故障分类 | 第37页 |
| 4.2.2 风力发电机组主要部件故障分析 | 第37-39页 |
| 4.3 风力发电系统故障诊断中信号处理方法 | 第39-43页 |
| 4.3.1 风力发电系统故障诊断的信号 | 第39-42页 |
| 4.3.2 风力发电系统故障诊断的信号处理方法 | 第42-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 5 基于时频分析的风力发电系统发电机轴承故障诊断 | 第44-60页 |
| 5.1 问题的提出及其描述 | 第44-45页 |
| 5.2 Hilbert-Huang变换 | 第45-46页 |
| 5.3 经验小波变换 | 第46-48页 |
| 5.4 基于时频分析的风力发电机轴承故障诊断框架 | 第48页 |
| 5.5 仿真分析 | 第48-58页 |
| 5.5.1 正常信号 | 第49-51页 |
| 5.5.2 内圈故障 | 第51-55页 |
| 5.5.3 外圈故障 | 第55-58页 |
| 5.6 本章小结 | 第58-60页 |
| 6 结论与展望 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-70页 |
| 附录 | 第70页 |
