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大型双馈风电机组传动系统故障诊断与故障失效预测技术研究

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大型双馈风电机组传动系统故障诊断与故障失效预测技术研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-21页
  1.1 课题背景和意义第10-11页
  1.2 国内外研究现状第11-18页
    1.2.1 故障诊断技术国内外研究现状第11-14页
    1.2.2 故障预测技术国内外研究现状第14-18页
  1.3 本文解决的主要问题第18-19页
  1.4 本文研究的主要内容第19-21页
第2章 风电机组传动系统故障机理分析与建模第21-35页
  2.1 引言第21-22页
  2.2 风电机组传动系统故障模式与机理分析第22-29页
    2.2.1 轴承故障模式与机理分析第22-25页
    2.2.2 齿轮故障模式与机理分析第25-28页
    2.2.3 轴承、齿轮定点疲劳故障模式与机理分析第28-29页
  2.3 风电机组传动系统故障模型分析第29-34页
  2.4 小结第34-35页
第3章 基于D-S算法的多源信息融合的风电机组传动系统故障诊断方法研究第35-75页
  3.1 引言第35页
  3.2 风电机组传动系统故障特征识别技术与传感器设计第35-51页
    3.2.1 风电机组传动系统振动与冲击典型特征及识别技术研究第36-45页
    3.2.2 冲击、振动和温度复合传感器设计第45-51页
  3.3 多源信息融合的风电机组传动系统故障诊断方法研究第51-63页
    3.3.1 基于D-S算法的风电机组传动系统多源信息融合的研究第51-58页
    3.3.2 风电机组传动系统工况之轴承齿轮定点疲劳研究第58-63页
  3.4 风电机组传动系统多源信息融合的故障诊断方法算例分析第63-74页
  3.5 小结第74-75页
第4章 基于遗传算法的改进型HMM的风电机组传动系统故障预测方法研究第75-93页
  4.1 引言第75页
  4.2 基于风电机组传动系统的HMM模型研究第75-80页
    4.2.1 基于风电机组传动系统的HMM建模第75-79页
    4.2.2 HMM中优化问题的仿真分析第79-80页
  4.3 基于遗传算法的改进型HMM预测方法与驻留时间研究第80-86页
    4.3.1 基于遗传算法的改进型HMM预测方法研究第81-85页
    4.3.2 风电机组传动系统各退化状态驻留时间研究第85-86页
  4.4 风电机组传动系统故障预测基本思路与算例分析第86-92页
    4.4.1 风电机组传动系统故障预测的基本思路第86-87页
    4.4.2 风电机组传动系统故障预测方法算例分析第87-92页
  4.5 小结第92-93页
第5章 风电机组传动系统故障诊断与预测试验研究第93-110页
  5.1 引言第93页
  5.2 试验方案第93-96页
    5.2.1 试验平台第93-95页
    5.2.2 试验方法第95-96页
  5.3 试验结果第96-97页
  5.4 试验分析第97-109页
    5.4.1 基于多源信息融合的故障诊断方法分析第97-101页
    5.4.2 基于改进型HMM的故障预测方法分析第101-109页
  5.5 小结第109-110页
第6章 结论与展望第110-113页
  6.1 总结与结论第110-111页
  6.2 研究展望第111-113页
参考文献第113-119页
附录A 1.5MW双馈风电机组传动系统轴承齿轮参数表第119-120页
在学研究成果第120-121页
致谢第121页

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