【学位授予单位】：上海电机学院
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM315
【目录】：
- 摘要5-7
- ABSTRACT7-12
- 第一章 绪论12-20
- 1.1 课题研究背景及意义12-15
- 1.1.1 风电机组发展的背景12-13
- 1.1.2 风电机组故障检测方法研究意义13-15
- 1.2 风电机组故障检测技术方法与发展趋势15-17
- 1.2.1 现有风电机组故障检测方法及其优缺点15-16
- 1.2.2 国内外风电机组故障检测研究现状16-17
- 1.3 目前风电机组故障检测存在的问题和研究内容17-18
- 1.4 本文的主要组织结构18-20
- 第二章 风电机组传动系统关键机械部件故障分析20-30
- 2.1 风力发电机组结构20-21
- 2.2 风力发电机组关键机械部件故障21-26
- 2.2.1 滚动轴承故障22-23
- 2.2.2 齿轮箱故障23-24
- 2.2.3 发电机故障24-26
- 2.3 风力发电机组传动系统典型故障振动信号频率特征26-29
- 2.3.1 滚动轴承的频率特征26-28
- 2.3.2 齿轮箱的频率特征28-29
- 2.4 本章小结29-30
- 第三章 基于形态滤波降噪的滚动轴承故障特征提取30-49
- 3.1 引言30-31
- 3.2 形态滤波-小波降噪算法31-35
- 3.2.1 形态滤波算法31-32
- 3.2.2 小波分析方法32-35
- 3.3 形态滤波-改进的小波降噪算法35-42
- 3.3.1 改进的小波去噪方法35-38
- 3.3.2 形态滤波降噪模型38-42
- 3.4 在滚动轴承故障特征提取的应用42-48
- 3.4.1 实验设计42-43
- 3.4.2 故障特征提取模型建立43-44
- 3.4.3 实验过程与结果44-48
- 3.5 本章小结48-49
- 第四章 基于多特征参数的PNN滚动轴承故障检测49-60
- 4.1 引言49
- 4.2 经验模态分解49-50
- 4.3 概率神经网络50-54
- 4.3.1 贝叶斯分类判决理论50-52
- 4.3.2 概率神经网络模型52-53
- 4.3.3 概率神经网络数学原理53
- 4.3.4 概率神经网络特点53-54
- 4.4 基于多特征参数的PNN滚动轴承故障检测模型54-59
- 4.4.1 PNN故障检测模型54-55
- 4.4.2 多特征参数提取55-56
- 4.4.3 实验仿真56-59
- 4.5 本章小结59-60
- 第五章 基于改进蛙跳算法优化的SVM齿轮的故障检测60-75
- 5.1 引言60
- 5.2 支持向量机60-62
- 5.3 改进的蛙跳算法及其性能分析62-66
- 5.3.1 基本蛙跳算法62-63
- 5.3.2 改进的蛙跳算法63-64
- 5.3.3 改进蛙跳算法的收敛性64-65
- 5.3.4 改进蛙跳算法的时间复杂度分析65-66
- 5.4 基于改进蛙跳算法的SVM模型66-70
- 5.4.1 模型建立66
- 5.4.2 ISFLA选择最佳参数c和g66-67
- 5.4.3 仿真实验67-70
- 5.5 在风机齿轮故障检测中的应用70-74
- 5.5.1 实验设计70-72
- 5.5.2 实验步骤72
- 5.5.3 实验结果与分析72-74
- 5.6 本章小结74-75
- 第六章 总结和展望75-77
- 6.1 主要工作与创新点75
- 6.2 后续研究工作75-77
- 参考文献77-82
- 致谢82-83
- 攻读硕士学位期间发表论文及专利83
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