| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| ·课题背景 | 第10-12页 |
| ·课题研究目的及意义 | 第12-13页 |
| ·风力发电机组状态监测与故障诊断技术国内外研究现状 | 第13-17页 |
| ·论文研究内容及章节安排 | 第17-20页 |
| 第二章 风力发电机组传动链轴承故障类型与故障机理分析 | 第20-27页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·风力发电机组结构原理介绍 | 第20-21页 |
| ·风力发电机组轴承故障类型分析 | 第21-24页 |
| ·风力发电机组轴承故障机理分析 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 风力发电机组传动链轴承振动数据特征量提取 | 第27-43页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·小波包消噪 | 第27-32页 |
| ·小波变换原理 | 第27-29页 |
| ·小波包消噪在轴承故障信号中应用 | 第29-32页 |
| ·故障诊断特征量提取 | 第32-39页 |
| ·时域特征量 | 第32-34页 |
| ·频域特征量 | 第34-37页 |
| ·小波包分解的节点能量分析 | 第37-39页 |
| ·特征量组合及数据归一化 | 第39-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于改进组合神经网络轴承故障诊断 | 第43-55页 |
| ·引言 | 第43页 |
| ·神经网络理论 | 第43-44页 |
| ·神经网络算法改进 | 第44-48页 |
| ·改进组合神经网络模型构建 | 第48-50页 |
| ·改进组合神经网络在轴承故障诊断中的应用 | 第50-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 风力发电机组状态监测与轴承故障诊断系统设计 | 第55-71页 |
| ·引言 | 第55页 |
| ·整体系统设计与构建 | 第55-56页 |
| ·风力发电机组状态监测与轴承故障诊断系统硬件设计 | 第56-61页 |
| ·传感器选择 | 第57-58页 |
| ·风力发电机组传感器监测点确定及安装 | 第58-59页 |
| ·数据采集器选择 | 第59-61页 |
| ·风力发电机组状态监测与轴承故障诊断系统软件设计 | 第61-70页 |
| ·基于 WinCC 的状态监测与轴承故障诊断系统人机界面设计 | 第62-66页 |
| ·基于 OPC 的 Matlab 与 WinCC 通讯设计 | 第66-68页 |
| ·基于 Profibus-DP 的 PLC 与 WinCC 通讯设计 | 第68-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第六章 风力发电机组状态监测与轴承故障诊断系统实现 | 第71-84页 |
| ·引言 | 第71页 |
| ·风力发电机组实验平台 | 第71-73页 |
| ·风力发电机组实时运行状态监测实现 | 第73-77页 |
| ·实时温度监测和控制 | 第73-74页 |
| ·实时偏航监测和控制 | 第74-75页 |
| ·I/O 连接状态监测 | 第75-76页 |
| ·实时动态趋势与历史状态趋势监测 | 第76-77页 |
| ·风力发电机组故障诊断和故障报警实现 | 第77-81页 |
| ·故障诊断与报警画面 | 第78-80页 |
| ·振动信号时-频域波形分析 | 第80-81页 |
| ·故障报警参数设置 | 第81页 |
| ·过程值归档与报表打印实现 | 第81-82页 |
| ·本章小结 | 第82-84页 |
| 第七章 总结与展望 | 第84-86页 |
| ·总结 | 第84-85页 |
| ·展望 | 第85-86页 |
| 参考文献 | 第86-91页 |
| 致谢 | 第91-92页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第92-93页 |
