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云平台下风电机组故障诊断技术研究

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云平台下风电机组故障诊断技术研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-8页
第一章 绪论第8-11页
  1.1 选题的背景与意义第8页
  1.2 国内外研究现状第8-9页
    1.2.1 风电机组故障诊断现状第8-9页
    1.2.2 云计算的发展现状第9页
  1.3 本文的主要研究内容第9-11页
第二章 风电机组故障分析方法和云计算介绍第11-21页
  2.1 风电机组结构第11-12页
  2.2 风电机组常见故障第12页
    2.2.1 电气故障第12页
    2.2.2 机械故障第12页
  2.3 故障诊断的常用分析方法第12-18页
    2.3.1 幅域统计特征参数法第14页
    2.3.2 相关分析法第14-16页
    2.3.3 小波分析法第16-18页
  2.4 云计算及Hadoop平台简介第18-19页
  2.5 Hadoop与分布式开发第19-20页
  2.6 本章小结第20-21页
第三章 基于Hadoop平台的风电机组故障诊断流程和数据存储第21-35页
  3.1 基于Hadoop平台的故障诊断流程第21-22页
  3.2 风电机组故障数据的预处理第22-23页
  3.3 风电机组故障数据的特征分析第23-28页
    3.3.1 频谱分析法第23-25页
    3.3.2 小波分析法第25-28页
  3.4 分布式的数据存储过程第28-32页
    3.4.1 数据存储模型第28-29页
    3.4.2 文件的读取与写入第29-31页
    3.4.3 数据的读取与写入第31-32页
  3.5 数据存储测试第32-34页
  3.6 本章小结第34-35页
第四章 基于分布式计算的闸瓦间隙预测第35-45页
  4.1 风电机组制动系统第35-36页
  4.2 闸瓦间隙测量第36-38页
  4.3 小波神经网络算法第38-40页
  4.4 基于MapReduce的算法实现过程第40-42页
    4.4.1 MapReduce任务执行总流程第40-41页
    4.4.2 编程实现步骤第41-42页
  4.5 仿真结果第42-44页
  4.6 本章小结第44-45页
第五章 软件设计第45-51页
  5.1 Web简介第45页
  5.2 前端介绍第45-46页
    5.2.1 HTML简介第45页
    5.2.2 层叠样式表CSS第45-46页
    5.2.3 脚本语言JavaScript第46页
  5.3 后台技术介绍第46-47页
  5.4 主机通信第47-48页
    5.4.1 Socket通信过程第47-48页
    5.4.2 TCP连接设置第48页
  5.5 风电机组故障管理系统第48-50页
  5.6 本章小结第50-51页
第六章 总结与展望第51-52页
  6.1 总结第51页
  6.2 展望第51-52页
参考文献第52-55页
发表论文和科研情况说明第55-56页
致谢第56页

本篇论文共56页,点击这进入下载页面
 
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