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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
本篇论文共
62
页,
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