试述分析基于支持向量机同步风电机组故障诊断系统科技

摘要4-5

ABSTRACT5-9

第一章 绪论9-16

1.1 探讨背景9-10

1.2 选题作用10-11

1.3 国内外探讨进展情况11-14

1.3.1 探讨近况12-13

1.3.2 风电机组故障诊断技术进展走势13-14

1.4 本论文章节安排14-16

第二章 风电机组原理和故障浅析16-22

2.1 机组原理及其组成结构16-17

2.1.1 风电机组主要类型16-17

2.1.2 直驱型同步风电机组结构17

2.2 风电机组常见故障介绍17-19

2.2.1 齿轮箱故障18

2.2.2 主传动轴承故障18-19

2.2.3 发电机组故障19

2.3 故障诊断基本原理与策略19-21

2.3.1 故障诊断的概念19-20

2.3.2 典型设备状态监测策略20-21

2.4 本章小结21-22

第三章 故障诊断系统整体案例22-46

3.1 故障诊断系统的要求22-23

3.2 信号处理浅析策略23-29

3.2.1 典型信号浅析策略24-26

3.2.2 小波浅析基本原理26-28

3.2.3 小波包浅析法的优点28-29

3.3 风电机组电流信号的浅析29-37

3.3.1 电流信号故障诊断的基本原理30-32

3.3.2 机组故障电信号特点频率32-33

3.3.3 小波包变换在电流信号浅析中的运用33-37

3.4 智能故障诊断系统比较与选择37-42

3.4.1 专家系统原理及不足37-38

3.4.2 BP神经网络及其局限38-40

3.4.3 支持向量机法原理和优势40-42

3.5 故障诊断系统整体案例42-45

3.5.1 故障诊断系统功能43

3.5.2 故障诊断系统整体案例设计43-45

3.6 本章小结45-46

第四章 故障诊断系统设计46-54

4.1 数据采集与信号处理模块设计46-48

4.1.1 数据处理模块46

4.1.2 电流信号故障特点向量提取模块46-48

4.2 系统监控与主数据库模块设计48-50

4.2.1 系统监控模块48

4.2.2 系统诊断数据库模块48-50

4.3 智能诊断模块设计50-53

4.3.1 与支持向量机有关的函数介绍50-51

4.3.2 程序流程图51

4.3.3 SVM多故障分类器的建立51-53

4.4 本章小结53-54

第五章 故障推理模块仿真与结果浅析54-60

5.1 故障推理模块的建模54-56

5.1.1 故障特点向量提取54-55

5.1.2 特点向量数据处理55-56

5.2 SVM系统的实验和仿真56-58

5.3 本章小结58-60

总结与展望60-61