基于DSP和TQWT稀疏分解的风电齿轮箱故障诊断系统
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-16页 |
| ·风电齿轮箱故障诊断的研究现状 | 第12-13页 |
| ·嵌入式故障诊断系统的研究现状 | 第13-15页 |
| ·稀疏分解方法在故障诊断中应用的研究现状 | 第15-16页 |
| ·本论文的主要研究内容 | 第16-18页 |
| 2 风电行星齿轮箱故障诊断基础及诊断方法 | 第18-30页 |
| ·风电发电机组行星齿轮箱基本结构 | 第18-19页 |
| ·风电行星齿轮箱故障机理及故障类型 | 第19-24页 |
| ·齿轮箱的故障机理 | 第19-21页 |
| ·风电齿轮箱的故障类型 | 第21-24页 |
| ·风电齿轮箱故障特征信号 | 第24-25页 |
| ·齿轮的故障特征信号 | 第24-25页 |
| ·滚动轴承的故障特征信号 | 第25页 |
| ·风电行星齿轮箱故障诊断方法 | 第25-29页 |
| ·时域分析方法 | 第25-26页 |
| ·频域分析方法 | 第26-27页 |
| ·时频分析方法 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 3 基于TQWT的信号共振稀疏分解的基础及应用 | 第30-51页 |
| ·信号稀疏分解 | 第30-36页 |
| ·信号共振属性 | 第30-31页 |
| ·自动调Q的小波变换 | 第31-34页 |
| ·高低共振分量分解 | 第34-36页 |
| ·基于TWQT的共振稀疏算法仿真 | 第36-40页 |
| ·齿轮箱故障诊断实例 | 第40-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 4 故障诊断系统的硬件设计 | 第51-62页 |
| ·DSP芯片选型 | 第51-52页 |
| ·硬件系统平台总体设计方案 | 第52-53页 |
| ·前端采集调理硬件装置 | 第53-56页 |
| ·采集信号装置 | 第53-54页 |
| ·调理信号装置 | 第54-56页 |
| ·DSP故障诊断模块设计研究 | 第56-59页 |
| ·A/D转换模块 | 第56页 |
| ·SD卡存储模块 | 第56-57页 |
| ·外扩存储模块 | 第57-58页 |
| ·JTAG电路模块 | 第58-59页 |
| ·电源管理模块 | 第59-61页 |
| ·DSP的电源管理模块 | 第59-60页 |
| ·系统的电源模块 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 5 故障诊断系统的软件设计 | 第62-73页 |
| ·系统软件开发环境简介 | 第62-64页 |
| ·MATLAB软件 | 第62-63页 |
| ·CCS软件 | 第63-64页 |
| ·Libsvm软件包 | 第64页 |
| ·系统软件设计方案 | 第64-72页 |
| ·A/D模块采集程序 | 第65-66页 |
| ·嵌入DSP芯片的代码生成 | 第66-71页 |
| ·SVM支持向量机分类识别程序 | 第71-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 6 故障诊断系统的实际应用验证 | 第73-80页 |
| ·故障诊断系统总体验证 | 第73-79页 |
| ·本章小结 | 第79-80页 |
| 7 结论与展望 | 第80-82页 |
| ·结论 | 第80-81页 |
| ·展望 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-88页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及所取得的研究成果 | 第88-89页 |
| 致谢 | 第89-91页 |
