| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 课题来源 | 第10页 |
| 1.2 课题背景及意义 | 第10-13页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3.1 风电机组故障诊断方法的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3.2 存在的问题及其对策 | 第14-16页 |
| 1.4 代价敏感学习研究现状 | 第16-17页 |
| 1.5 论文的主要内容及创新点 | 第17-20页 |
| 第二章 风电机组齿轮箱故障机理分析 | 第20-27页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 风力发电机组组成、工作原理及故障类型 | 第20-22页 |
| 2.3 风力发电机齿轮箱的结构 | 第22页 |
| 2.4 风电机组齿轮箱运行特殊性分析 | 第22-23页 |
| 2.5 风力发电机组齿轮箱故障形式 | 第23-26页 |
| 2.5.1 齿轮箱齿轮常见故障 | 第23-25页 |
| 2.5.2 齿轮箱中滚动轴承常见故障 | 第25-26页 |
| 2.5.3 齿轮箱中轴常见故障 | 第26页 |
| 2.6 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于ICSVM的风电机组齿轮箱轴承故障诊断 | 第27-41页 |
| 3.1 引言 | 第27-28页 |
| 3.2 增量代价敏感支持向量机 | 第28-34页 |
| 3.2.1 支持向量机 | 第28-29页 |
| 3.2.2 代价敏感支持向量机 | 第29-31页 |
| 3.2.3 增量代价敏感支持向量机的提出 | 第31-32页 |
| 3.2.4 ICSVM的性能分析 | 第32-34页 |
| 3.3 基于ICSVM的风电机组齿轮箱轴承故障诊断流程 | 第34-35页 |
| 3.4 实例分析 | 第35-39页 |
| 3.4.1 特征选取及性能评价标准 | 第35-36页 |
| 3.4.2 故障诊断实验性能评价 | 第36-38页 |
| 3.4.3 不同增量样本个数对增量学习结果的影响 | 第38-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 基于CLSSVM的风电机组齿轮箱轴承故障诊断 | 第41-53页 |
| 4.1 引言 | 第41-42页 |
| 4.2 代价敏感最小二乘支持向量机 | 第42-46页 |
| 4.2.1 最小二乘支持向量机 | 第42-44页 |
| 4.2.2 代价敏感最小二乘支持向量机的提出 | 第44-45页 |
| 4.2.3 CLSSVM性能分析 | 第45-46页 |
| 4.3 基于CLSSVM的风电机组齿轮箱轴承故障诊断流程 | 第46-48页 |
| 4.3.1 代价敏感最小二乘支持向量机的多分类模型 | 第46-47页 |
| 4.3.2 多分类故障诊断流程 | 第47-48页 |
| 4.4 实例分析 | 第48-51页 |
| 4.4.1 特征提取及性能评价标准 | 第48-49页 |
| 4.4.2 故障诊断实验性能比较 | 第49-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-53页 |
| 第五章 结论与展望 | 第53-55页 |
| 5.1 结论 | 第53页 |
| 5.2 展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 附录A 攻读学位期间发表的论文及参与的科研项目 | 第61页 |
