| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究意义 | 第11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 时频分析算法研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 风机故障诊断现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 风力发电机故障诊断理论 | 第13-15页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 论文结构 | 第16-17页 |
| 第二章 时频分析方法理论基础 | 第17-40页 |
| 2.1 时频分析的基本概念 | 第17-20页 |
| 2.1.1 时频分布的二次叠加原理 | 第19-20页 |
| 2.2 时频分析的基本方法 | 第20-23页 |
| 2.2.1 短时傅里叶变换 | 第20页 |
| 2.2.2 小波变换理论 | 第20-22页 |
| 2.2.3 Wigner-Vine分布理论 | 第22-23页 |
| 2.2.4 Hilbert-Huang变换（HHT） | 第23页 |
| 2.3 Hilbert-Huang变换 | 第23-35页 |
| 2.3.1 Hilbert-Huang变换的提出 | 第23-24页 |
| 2.3.2 瞬时频率和本征模函数 | 第24-28页 |
| 2.3.3 Hilbert-Huang变换 | 第28-32页 |
| 2.3.4 EMD方法的性质 | 第32-34页 |
| 2.3.5 Hilbert谱 | 第34-35页 |
| 2.4 HHT仿真 | 第35-39页 |
| 2.5 小结 | 第39-40页 |
| 第三章 基于风力发电机信号的HHT变换 | 第40-57页 |
| 3.1 风力发电机信号采集 | 第40-47页 |
| 3.2 风力发电机信号的HHT变换 | 第47-49页 |
| 3.3 风力发电机信号的HHT变换存在的问题 | 第49-51页 |
| 3.3.1 端点飞翼问题 | 第49-50页 |
| 3.3.2 终止条件问题 | 第50-51页 |
| 3.4 一种改进的HHT算法 | 第51-53页 |
| 3.4.1 周期延拓方法解决端点飞翼问题 | 第51-52页 |
| 3.4.2 设定阈值方法解决终止条件问题 | 第52-53页 |
| 3.5 改进的HHT算法信号处理分析 | 第53-56页 |
| 3.6 小结 | 第56-57页 |
| 第四章 风力发电机故障诊断系统实现 | 第57-72页 |
| 4.1 故障诊断系统构架 | 第57-60页 |
| 4.2 模糊神经网络理论 | 第60-63页 |
| 4.3 基于模糊神经网络的故障诊断 | 第63-66页 |
| 4.4 系统实现与结果分析 | 第66-71页 |
| 4.5 小结 | 第71-72页 |
| 第五章 总结与展望 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第77-78页 |