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计及工况的风电齿轮箱性能退化及状态评估

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第11-17页
    1.1 课题背景及意义第11-12页
    1.2 研究现状第12-15页
        1.2.1 风力发电机组存在的问题第12-13页
        1.2.2 性能退化研究现状第13-14页
        1.2.3 风电设备状态评估研究现状第14-15页
    1.3 主要研究内容第15-17页
第二章 风电机组齿轮箱故障机理及工况对其性能的影响第17-28页
    2.1 引言第17页
    2.2 风电机组齿轮箱主要结构第17页
    2.3 齿轮箱故障机理第17-19页
        2.3.1 变载荷引起的故障第17-18页
        2.3.2 油温故障第18-19页
    2.4 齿轮箱常见故障及特征空间的形成第19-25页
        2.4.1 齿轮故障第19-22页
        2.4.2 轴承故障第22-23页
        2.4.3 轴故障第23-24页
        2.4.4 特征空间第24-25页
    2.5 工况变化对齿轮箱性能的影响第25-27页
        2.5.1 风速对齿轮箱性能的影响第25-26页
        2.5.2 温度对齿轮箱性能的影响第26-27页
    2.6 小结第27-28页
第三章 隐马尔科夫模型及其在风电齿轮箱性能退化研究中的应用第28-59页
    3.1 引言第28页
    3.2 HMM的数学模型第28-34页
        3.2.1 HMM概念第29页
        3.2.2 HMM的基本问题及解决方法第29-34页
    3.3 模型参数确定及初始化第34-35页
    3.4 HMM在齿轮箱性能退化评估中的应用第35-58页
        3.4.1 应用在风电齿轮箱的HMM参数第35-36页
        3.4.2 评估思想第36-38页
        3.4.3 基于HMM的性能退化程度评估框架第38-40页
        3.4.4 齿轮箱故障类型的识别第40-43页
        3.4.5 齿轮箱故障程度的识别第43-55页
        3.4.6 基于HMM的齿轮箱性能退化评估第55-58页
    3.5 小结第58-59页
第四章 计及工况影响的风电齿轮箱故障率建模第59-68页
    4.1 引言第59页
    4.2 基于时间的老化率模型第59-60页
    4.3 外部工况的偶然故障率模型第60-61页
    4.4 基于马尔科夫过程的风电齿轮箱故障率模型第61-62页
    4.5 算例分析第62-67页
        4.5.1 风场及设备描述第62-63页
        4.5.2 天气标准划分第63-64页
        4.5.3 齿轮箱老化故障率第64-65页
        4.5.4 齿轮箱偶然故障率第65-66页
        4.5.5 计及工况影响的风电齿轮箱故障率第66-67页
    4.6 小结第67-68页
第五章 基于模糊综合评判的风电齿轮箱状态评估第68-84页
    5.1 引言第68页
    5.2 模糊综合评判理论第68-71页
        5.2.1 模糊综合评判第68-69页
        5.2.2 隶属函数的确定第69页
        5.2.3 权重的确定第69-71页
    5.3 风电齿轮箱状态评估指标体系及其量化方法第71-74页
        5.3.1 风电齿轮箱状态评估指标体系第71-72页
        5.3.2 评估指标量化方法第72-74页
    5.4 基于模糊综合评判的风电齿轮箱状态评估模型第74-79页
        5.4.1 评判语集及其各层次模糊评判矩阵的建立第74-75页
        5.4.2 模糊算子和评估指标的处理第75页
        5.4.3 各评估指标的隶属函数确定第75-77页
        5.4.4 各级评估指标权重确定第77-79页
    5.5 实例分析第79-83页
        5.5.1 实例一第80-82页
        5.5.2 实例二第82-83页
    5.6 小结第83-84页
第六章 总结与展望第84-86页
    6.1 总结第84页
    6.2 展望第84-86页
参考文献第86-94页
致谢第94-95页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第95-96页

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