直驱式风力发电机变频器故障诊断研究
| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-13页 |
| ·选题背景 | 第7-8页 |
| ·研究目的和意义 | 第8-9页 |
| ·本课题的国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·研究内容和方法 | 第11-13页 |
| 第2章 直驱式风力发电机及其变频器数学模型建立 | 第13-24页 |
| ·风力发电系统概述 | 第13-15页 |
| ·永磁同步直驱式风力发电机数学模型 | 第15-19页 |
| ·风速模型 | 第15-16页 |
| ·风力机模型 | 第16-17页 |
| ·传动模型 | 第17页 |
| ·发电机模型 | 第17-19页 |
| ·直驱式风力发电机变频器模型与控制策略 | 第19-21页 |
| ·直驱式风力发电机变频器模型 | 第19页 |
| ·直驱式风力发电机变频器控制策略 | 第19-21页 |
| ·双馈式风力发电机简介 | 第21-23页 |
| ·双馈式风力发电机原理 | 第21-22页 |
| ·异步双馈式风力发电机控制系统模型 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 直驱式风力发电机变频器故障分析 | 第24-27页 |
| ·直驱式风力发电机变频器故障定义 | 第24页 |
| ·直驱式风力发电机变频器故障分类 | 第24-26页 |
| ·简单故障模拟 | 第26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第4章 故障特征数据提取 | 第27-34页 |
| ·小波分析的概念 | 第27页 |
| ·特征数据的降维与归一化处理 | 第27-30页 |
| ·数据降维处理 | 第28-29页 |
| ·数据归一化处理 | 第29-30页 |
| ·基于小波分解的故障特征信息提取 | 第30-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第5章 神经网络故障诊断器设计与优化 | 第34-39页 |
| ·BP神经网络简介 | 第34-35页 |
| ·基于BP神经网络的故障诊断器 | 第35-36页 |
| ·遗传算法及其对神经网络的优化 | 第36-38页 |
| ·遗传算法简介 | 第36-37页 |
| ·遗传算法步骤 | 第37页 |
| ·遗传算法优化神经网络设计思路 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第6章 算例仿真 | 第39-54页 |
| ·仿真主电路建模 | 第39-41页 |
| ·风力机建模 | 第39-40页 |
| ·变频器部分建模 | 第40-41页 |
| ·网侧变频器矢量控制部分建模 | 第41-42页 |
| ·变频器故障模拟及数据处理 | 第42-44页 |
| ·基于BP神经网络的变频器故障诊断 | 第44-45页 |
| ·训练数据预测数据提取及归一化 | 第44页 |
| ·BP网络训练 | 第44-45页 |
| ·BP网络预测 | 第45页 |
| ·基于神经网络的故障诊断结果分析 | 第45-48页 |
| ·采用遗传算法优化BP神经网络参数 | 第48-53页 |
| ·参数优化过程 | 第48-49页 |
| ·优化后神经网络预测结果分析 | 第49-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第7章 展望与结论 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 附录1 作者在攻读硕士期间发表的论文 | 第60-61页 |
| 附录2 学位论文主要涉及到的程序 | 第61-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
