| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·选题背景及其意义 | 第10-12页 |
| ·风力发电国内外发展现状 | 第12-14页 |
| ·风电机组故障预测技术国内外研究现状 | 第14-16页 |
| ·国外研究现状 | 第14-15页 |
| ·国内研究现状 | 第15-16页 |
| ·本文主要工作 | 第16-18页 |
| 第2章 风电机组主要部件故障类型与故障预测 | 第18-23页 |
| ·风电机组主要部件的故障类型 | 第18-21页 |
| ·齿轮箱常见故障类型 | 第19页 |
| ·轴承常见故障类型 | 第19页 |
| ·其它主要部件常见故障类型 | 第19-21页 |
| ·故障预测 | 第21-22页 |
| ·常见的风电机组状态监测参数 | 第21页 |
| ·故障预测技术 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于多元线性回归模型的故障预测 | 第23-39页 |
| ·多元线性回归分析数学模型 | 第23-28页 |
| ·变量间的统计关系 | 第23-24页 |
| ·多元线性回归分析 | 第24-25页 |
| ·多元线性回归模型的参数估计 | 第25-26页 |
| ·多元线性回归模型的假设检验 | 第26-28页 |
| ·基于温度数据的部件温度预测与故障预警方法 | 第28-31页 |
| ·主轴承和齿轮箱的温度建模与预测 | 第28-30页 |
| ·基于温度预测模型的故障预警算法 | 第30-31页 |
| ·实例分析 | 第31-38页 |
| ·主轴轴承的故障预警仿真分析 | 第31-34页 |
| ·齿轮箱的故障预警仿真分析 | 第34-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 基于多元非线性回归分析的故障预测 | 第39-49页 |
| ·多元非线性回归分析模型 | 第39-40页 |
| ·风电机组传动系统非线性模型温度预测与故障预测算法 | 第40-41页 |
| ·非线性模型与线性模型温度预测精度对比 | 第41-42页 |
| ·传动系统故障预警实例分析 | 第42-47页 |
| ·正常运行情况下传动系统数据分析 | 第44-46页 |
| ·异常运行情况下的传动系统故障预警实例分析 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第5章 基于 ARMA 模型的休哈特控制图故障预测 | 第49-60页 |
| ·ARMA(p,q)模型 | 第49-53页 |
| ·时间序列分析方法简介 | 第49-50页 |
| ·自回归移动平均过程 ARMA(p,q)模型 | 第50-52页 |
| ·ARMA 模型的识别、参数估计和诊断检验 | 第52-53页 |
| ·基于温度数据的风机传动系统故障预警算法 | 第53-56页 |
| ·传动系统主要部件温度预测模型 | 第53-54页 |
| ·休哈特控制图故障预警算法 | 第54-56页 |
| ·传动系统故障预警算例分析 | 第56-59页 |
| ·正常运行情况下传动系统的数据分析 | 第56-58页 |
| ·异常运行情况下传动系统故障预警分析 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第6章 结论与展望 | 第60-62页 |
| ·结论 | 第60-61页 |
| ·展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第65-66页 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 作者简介 | 第68页 |