| 中文摘要 | 第1页 |
| 英文摘要 | 第3-6页 |
| 第一章 引言 | 第6-10页 |
| ·选题背景及意义 | 第6-7页 |
| ·国内外研究现状 | 第7-9页 |
| ·风速预测 | 第7-8页 |
| ·振动故障诊断 | 第8-9页 |
| ·本文研究内容 | 第9-10页 |
| 第二章 时间序列 | 第10-24页 |
| ·时间序列的分析概述 | 第10页 |
| ·ARMA时间序列 | 第10-19页 |
| ·白噪声时间序列 | 第10-11页 |
| ·AR(Auto regressive)自回归模型气化影响因素分析 | 第11-13页 |
| ·MA(Moving Average)移动平均模型 | 第13-15页 |
| ·ARMA(Auto Regressive Moving Average)模型 | 第15-18页 |
| ·ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average)模型 | 第18-19页 |
| ·差分法 | 第19-21页 |
| ·时间序列模型结构识别与定阶方法 | 第21-24页 |
| ·AR(p)模型的定阶 | 第21-22页 |
| ·ARMA(p,q)模型的定阶 | 第22-24页 |
| 第三章 时间序列在风速预测上的应用 | 第24-35页 |
| ·风速时间序列 | 第24-26页 |
| ·风速时间序列的预处理 | 第26-27页 |
| ·提取序列 | 第26页 |
| ·ARMA(p,q)平稳性 | 第26-27页 |
| ·风速预测模型的识别、定阶及参数的确定 | 第27-31页 |
| ·AR(p)模型 | 第27-28页 |
| ·ARIMA(p,d,q)模型 | 第28-31页 |
| ·风速预测 | 第31-33页 |
| ·基于模型AR(3)的风速预测 | 第31页 |
| ·基于模型ARIMA(6,5,1)的风速预测 | 第31-33页 |
| ·模型检验与预测结果 | 第33-35页 |
| ·模型检验 | 第33-34页 |
| ·不同模型的预测效果比较 | 第34-35页 |
| 第四章 小波分析的基本理论 | 第35-51页 |
| ·小波变换概述 | 第35页 |
| ·时间—频率局域化分析 | 第35-36页 |
| ·小波分析理论 | 第36-42页 |
| ·连续小波变换 | 第36-40页 |
| ·离散小波变换 | 第40-42页 |
| ·离散小波变换 | 第40页 |
| ·二进小波变换 | 第40-41页 |
| ·正交小波和小波级数 | 第41-42页 |
| ·小波分解与重构 | 第42-51页 |
| ·多分辨分析 | 第42-43页 |
| ·正交小波基的构造 | 第43-44页 |
| ·离散小波分解与重构 | 第44-46页 |
| ·常用小波函数 | 第46-51页 |
| ·小波基的数学特性 | 第46-47页 |
| ·小波函数 | 第47-51页 |
| 第五章 风力发电机组主轴的故障诊断 | 第51-59页 |
| ·风力发电机组的主轴故障 | 第51-52页 |
| ·小波时间序列分析主轴的故障 | 第52-58页 |
| ·轴承的内圈故障 | 第53-55页 |
| ·轴承的外圈故障 | 第55-56页 |
| ·轴承的滚动体故障 | 第56-58页 |
| ·小结 | 第58-59页 |
| 第六章 结论与展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 在校期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第66页 |
