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基于灰云模型和BP神经网络的风电齿轮箱评估诊断系统

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基于灰云模型和BP神经网络的风电齿轮箱评估诊断系统
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-8页
第一章 绪论第8-13页
  1.1 课题的研究背景及意义第8-9页
  1.2 国内外研究现状第9-11页
    1.2.1 风电齿轮箱评估的研究现状第9-10页
    1.2.2 风电齿轮箱故障诊断的研究现状第10-11页
  1.3 本文工作内容第11-13页
    1.3.1 工作目标第11页
    1.3.2 本文的内容结构第11-13页
第二章 风电齿轮箱评估指标及故障特性第13-20页
  2.1 风电机组及齿轮箱基本介绍第13-14页
  2.2 风电齿轮箱评估第14-15页
  2.3 风电齿轮箱故障特征分析第15-18页
    2.3.1 风电齿轮箱常见故障形式第16-17页
    2.3.2 齿轮的固有特性第17-18页
  2.4 振动分析方法第18-19页
    2.4.1 时域统计分析第18-19页
    2.4.2 频谱分析第19页
    2.4.3 时频域分析第19页
  2.5 本章小结第19-20页
第三章 风电齿轮箱运行状态的评估第20-33页
  3.1 灰云模型状态评估第20-25页
    3.1.1 灰色理论第20-21页
    3.1.2 云模型第21-22页
    3.1.3 灰云模型第22-24页
    3.1.4 基于正态灰云模型的评估方法第24-25页
  3.2 云重心状态评估第25-26页
  3.3 风电齿轮箱综合评估方法第26-29页
    3.3.1 风电齿轮箱评估模型第26-27页
    3.3.2 确定指标权重第27-28页
    3.3.3 风电齿轮箱评估流程第28-29页
  3.4 案例分析第29-31页
    3.4.1 灰云模型实例评估第29-31页
    3.4.2 云重心偏移度实例评估第31页
  3.5 本章小结第31-33页
第四章 风电齿轮箱齿轮故障诊断第33-48页
  4.1 振动信号的预处理第33-37页
    4.1.1 EEMD分解第33-34页
    4.1.2 小波阈值去噪第34-36页
    4.1.3 基于EEMD的小波阈值去噪方法第36-37页
  4.2 CS-BP神经网络的故障诊断第37-40页
    4.2.1 BP神经网络概述第37-38页
    4.2.2 布谷鸟算法第38-39页
    4.2.3 CS-BP故障诊断模型第39-40页
  4.3 基于EEMD小波阈值去噪和CS-BP的风电齿轮箱故障诊断模型第40-41页
  4.4 仿真分析第41-46页
  4.5 本章小结第46-48页
第五章 风电齿轮箱故障评估诊断系统开发第48-56页
  5.1 软件设计目标第48-49页
  5.2 系统需求分析第49-50页
  5.3 数据库设计第50-52页
  5.4 模块功能介绍及展示第52-55页
  5.5 本章小结第55-56页
第六章 总结与展望第56-58页
  6.1 总结第56页
  6.2 展望第56-58页
参考文献第58-61页
发表论文和科研情况说明第61-62页
致谢第62页

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