| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| ·课题研究背景 | 第9-12页 |
| ·我国风力发电现状 | 第9-11页 |
| ·国外风力发电现状 | 第11-12页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第12-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-16页 |
| ·国外研究现状 | 第14-15页 |
| ·国内研究现状 | 第15-16页 |
| ·本文的主要工作和组织结构 | 第16-19页 |
| 第2章 风力发电机的常见故障分析与诊断方法 | 第19-31页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·风力发电机常见故障情况分析 | 第19-23页 |
| ·西班牙EHN公司数据 | 第19-20页 |
| ·KTH学院RCAM研究数据 | 第20页 |
| ·德国研究数据 | 第20-21页 |
| ·芬兰统计数据 | 第21-22页 |
| ·我国研究机构数据 | 第22-23页 |
| ·风力发电机齿轮箱常见故障类型及信号特征 | 第23-28页 |
| ·齿轮损伤 | 第24-25页 |
| ·轴承损坏 | 第25页 |
| ·油温过高 | 第25-26页 |
| ·齿轮箱常见故障特征信息 | 第26-28页 |
| ·风机齿轮箱故障诊断方法 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 支持向量机改进算法及其在齿轮箱故障诊断中的应用 | 第31-45页 |
| ·引言 | 第31-32页 |
| ·支持向量机研究方向 | 第32页 |
| ·支持向量机理论 | 第32-37页 |
| ·最优超平面及其推广 | 第33-35页 |
| ·核函数 | 第35-37页 |
| ·直觉模糊支持向量机 | 第37-42页 |
| ·直觉模糊支持向量机分类算法 | 第37-38页 |
| ·改进直觉模糊支持向量机算法 | 第38-41页 |
| ·改进算法性能仿真实验 | 第41-42页 |
| ·改进直觉模糊支持向量机多分类算法研究 | 第42-44页 |
| ·改进直觉模糊支持向量机多类分类算法及故障诊断模型构建 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 风力发电机在线监测与故障诊断系统设计 | 第45-59页 |
| ·系统架构概述 | 第45-46页 |
| ·实验平台 | 第46-47页 |
| ·数据采集单元设计 | 第47-50页 |
| ·传感器的选择 | 第48页 |
| ·传感器的安装分布 | 第48-49页 |
| ·数据采集处理 | 第49-50页 |
| ·状态监测单元设计 | 第50-54页 |
| ·故障诊断单元的设计 | 第54-57页 |
| ·常见故障特征参数指标提取方法 | 第54-56页 |
| ·改进直觉模糊支持向量机算法在故障诊断中的应用 | 第56-57页 |
| ·通信模块设计 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 总结展望 | 第59-61页 |
| ·工作总结 | 第59-60页 |
| ·论文展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-67页 |
| 致谢 | 第67页 |