大型风力发电机组齿轮传动系统故障特征提取与识别方法研究

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大型风力发电机组齿轮传动系统故障特征提取与识别方法研究

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大型风力发电机组齿轮传动系统故障特征提取与识别方法研究

论文目录
摘要	第1-3页
Abstract	第3-7页
第1章绪论	第7-16页
1.1 课题研究背景与意义	第7-10页
1.1.1 课题研究的背景	第7-9页
1.1.2 课题研究的意义	第9-10页
1.2 国内外研究现状	第10-13页
1.2.1 故障特征提取国内外研究现状	第10-12页
1.2.2 识别方法国内外研究现状	第12-13页
1.3 主要研究内容及总体框架	第13-16页
第2章风力发电机组传动系统组成及其振动信号特性	第16-24页
2.1 风力发电机组基本结构及工作原理	第16-17页
2.1.1 风力发电机组基本结构	第16页
2.1.2 风力发电机组工作原理	第16-17页
2.2 风力发电机组齿轮传动系统基本组成及常见故障	第17-21页
2.2.1 齿轮传动系统基本组成	第17-18页
2.2.2 齿轮传动系统常见故障	第18-19页
2.2.3 故障特征频率的计算	第19-21页
2.3 风力发电机组齿轮传动系统振动产生机理及振动信号特点	第21-22页
2.3.1 风力发电机组齿轮振动产生机理	第21-22页
2.3.2 风力发电机齿轮传动系统振动信号特点	第22页
2.4 本章小结	第22-24页
第3章风力发电机组齿轮传动系统故障特征分析	第24-39页
3.1 时域分析方法	第24-26页
3.2 频域分析方法	第26-27页
3.2.1 幅值谱分析法	第26页
3.2.2 细化谱分析法	第26-27页
3.3 实验验证	第27-38页
3.3.1 时域信号采集与分析	第27-31页
3.3.2 齿轮故障振动信号频域分析	第31-38页
3.4 本章小结	第38-39页
第4章风力发电机组齿轮传动系统故障特征提取	第39-52页
4.1 EMD及EEMD基本理论	第39-43页
4.1.1 经验模态分解	第39-41页
4.1.2 集合经验模态分解	第41-43页
4.2 EEMD算法的改进	第43-44页
4.3 频带能量分布及故障特征向量的确定	第44-45页
4.3.1 相关系数法	第44-45页
4.3.2 频带能量分布的计算	第45页
4.3.3 故障特征向量的确定	第45页
4.4 实验验证	第45-51页
4.5 本章小结	第51-52页
第5章风力发电机组齿轮传动系统故障识别	第52-58页
5.1 灰色关联度理论算法缺陷及改进	第52-54页
5.1.1 灰色关联度理论及算法	第52-53页
5.1.2 灰色关联度算法的缺陷	第53页
5.1.3 改进的灰色相似关联度算法及性质	第53-54页
5.2 实验验证	第54-57页
5.2.1 实验结果与分析	第54-55页
5.2.2 与多分类支持向量机的比较	第55-57页
5.3 本章小结	第57-58页
第6章总结与展望	第58-60页
6.1 总结	第58页
6.2 展望	第58-60页
参考文献	第60-63页
攻读硕士学位期间公开发表的学术论文	第63-64页
致谢	第64-65页

本篇论文共65页，点击这进入下载页面。

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