| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 1 绪论 | 第7-15页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第7-9页 |
| 1.2 国内外风电机组系统动力学建模发展及研究现状 | 第9-12页 |
| 1.3 课题研究目的和意义 | 第12-13页 |
| 1.3.1 研究目的 | 第12-13页 |
| 1.3.2 研究意义 | 第13页 |
| 1.4 论文的技术路线及研究内容 | 第13-15页 |
| 2 风力发电机组风场及气动力建模 | 第15-25页 |
| 2.1 风场模型 | 第15-17页 |
| 2.1.1 平均风速 | 第16页 |
| 2.1.2 脉动风速 | 第16页 |
| 2.1.3 三维湍流模型 | 第16-17页 |
| 2.2 风力机空气动力学 | 第17-21页 |
| 2.2.1 叶素动量理论 | 第17-20页 |
| 2.2.2 叶素动量理论修正 | 第20-21页 |
| 2.3 仿真及结果分析 | 第21-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 风力发电机组整机系统动力学建模与性能仿真 | 第25-47页 |
| 3.1 风力机结构动力学分析 | 第25-29页 |
| 3.1.1 坐标系定义 | 第25-27页 |
| 3.1.2 风力机载荷分析 | 第27-28页 |
| 3.1.3 风力机整机结构动力学特性 | 第28-29页 |
| 3.2 风力发电机组主要部件动力学建模实现 | 第29-38页 |
| 3.2.1 叶片建模 | 第29-30页 |
| 3.2.2 轮毂和主轴 | 第30-31页 |
| 3.2.3 齿轮箱建模 | 第31-34页 |
| 3.2.4 发电机模型 | 第34页 |
| 3.2.5 主机架 | 第34-35页 |
| 3.2.6 桨距系统模型 | 第35页 |
| 3.2.7 偏航系统模型 | 第35页 |
| 3.2.8 风力发电机组整机耦合模型 | 第35-38页 |
| 3.3 风力发电机组整机建模仿真实验及动力学性能分析 | 第38-46页 |
| 3.3.1 频域仿真分析 | 第38-41页 |
| 3.3.2 时域仿真分析 | 第41-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 4 人工神经网络对风力机耦合振动预测分析 | 第47-63页 |
| 4.1 人工神经网络理论概述 | 第47-49页 |
| 4.1.1 人工神经网络 | 第47页 |
| 4.1.2 神经元模型 | 第47-49页 |
| 4.2 人工神经网络结构设计 | 第49-54页 |
| 4.2.1 前馈神经网络 | 第49-50页 |
| 4.2.2 BP神经网络模型和学习算法 | 第50-54页 |
| 4.3 基于神经网络的风力机动力学性能预测分析 | 第54-62页 |
| 4.3.1 不同偏航角预测分析 | 第56-59页 |
| 4.3.2 不同湍流强度预测分析 | 第59-62页 |
| 4.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 5 风力发电机组变桨控制系统优化设计研究 | 第63-75页 |
| 5.1 风力机基本控制策略分析 | 第63-68页 |
| 5.1.1 风力机功率特性 | 第63-64页 |
| 5.1.2 变速变桨距控制 | 第64-66页 |
| 5.1.3 独立变桨控制研究 | 第66-68页 |
| 5.2 兆瓦级风力机LQG变桨控制优化分析 | 第68-74页 |
| 5.2.1 LQG优化变桨控制器设计 | 第68-71页 |
| 5.2.2 仿真实验及结果分析 | 第71-74页 |
| 5.3 本章小结 | 第74-75页 |
| 6 结论与展望 | 第75-77页 |
| 6.1 主要结论 | 第75页 |
| 6.2 展望 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-85页 |
| 附录 | 第85-88页 |
| A. 5MW风电机组模型参数 | 第85-88页 |
| B. 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录 | 第88页 |
| C. 作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第88页 |