| 摘要 | 第2-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外对风力发电机故障诊断的研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 低压穿越工况下对双馈风力发电机故障诊断的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.4 本文研究的主要内容 | 第11-13页 |
| 第二章 双馈风力发电机相关概述 | 第13-19页 |
| 2.1 双馈风力发电机的基本结构 | 第13-14页 |
| 2.2 双馈风力发电机主要故障类型 | 第14-15页 |
| 2.3 双馈风力发电机故障监测的主要方式 | 第15-16页 |
| 2.4 低压穿越工况对双馈风力发电机早期故障的影响 | 第16-18页 |
| 2.5 本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 风力发电机多源信息检测方法研究 | 第19-27页 |
| 3.1 风力发电机多源信息检测方法分析 | 第19-21页 |
| 3.2 基于LabVIEW软件的检测系统设计方法 | 第21-23页 |
| 3.3 基于MCGS组态软件的监控系统设计方法 | 第23-24页 |
| 3.4 双馈风力发电机低压穿越工况模拟 | 第24-26页 |
| 3.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第四章 基于多源信息的故障特征提取方法研究 | 第27-43页 |
| 4.1 风力发电机振动信号特征参数提取 | 第27-34页 |
| 4.1.1 振动信号预处理分析 | 第27-29页 |
| 4.1.2 基于小波包能量法的振动信号特征参数提取 | 第29-34页 |
| 4.2 风力发电机电流信号特征参数提取 | 第34-39页 |
| 4.2.1 频谱分析法 | 第34-36页 |
| 4.2.2 基于频谱分析法的电流信号特征参数提取 | 第36-39页 |
| 4.3 风力发电机温升信号特征参数提取 | 第39-41页 |
| 4.3.1 时域分析法 | 第40页 |
| 4.3.2 基于时域分析法的温升信号特征参数提取 | 第40-41页 |
| 4.4 本章小结 | 第41-43页 |
| 第五章 基于多源信息-改进相关向量机的风力发电机故障诊断 | 第43-58页 |
| 5.1 相关向量机理论 | 第43-46页 |
| 5.2 建立基于单一征兆信息的风机故障诊断模型 | 第46-50页 |
| 5.2.1 建立正常工况下基于改进相关向量机的风机故障诊断子模型 | 第46-49页 |
| 5.2.2 建立低压穿越工况下基于改进相关向量机的风机故障诊断模型 | 第49-50页 |
| 5.3 信息融合技术 | 第50-54页 |
| 5.3.1 D-S证据理论相关 | 第51-52页 |
| 5.3.2 基于加权思想的证据合成方法 | 第52-54页 |
| 5.4 建立加权信息融合的风力发电机故障诊断模型 | 第54-57页 |
| 5.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第六章 结论与展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
