风电机组及其齿轮箱寿命的统计建模
风电机组及其齿轮箱寿命的统计建模【摘要】:为了从可靠性数据的角度对风电机组及其齿轮箱进行可靠性分析,本文以30台1.5MW水平轴风电机组52个月的可靠性数据为研究对象,建立风电机组
【学位授予单位】:兰州理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:TM315
【目录】:
- 目录5-7
- 摘要7-8
- ABSTRACT8-10
- 插图索引10-11
- 附表索引11-12
- 第1章 绪论12-18
- 1.1 课题研究的背景与意义12-14
- 1.2 国内外研究现状14-16
- 1.2.1 风电齿轮箱可靠性的研究现状14
- 1.2.2 可靠性数据研究现状14-16
- 1.3 主要内容16-18
- 第2章 基础知识18-28
- 2.1 统计学基本知识18-22
- 2.1.1 总体、样本、简单随机样本18-19
- 2.1.2 点估计19-22
- 2.1.3 区间估计22
- 2.2 可靠性数据22-27
- 2.2.1 可靠性数据的收集22-25
- 2.2.2 可靠性数据分析的内容和方法25-27
- 2.3 本章小结27-28
- 第3章 风电机组可靠性数据的收集整理28-36
- 3.1 风电机组可靠性数据的收集28-29
- 3.2 风电机组故障数据的整理29-31
- 3.3 风电机组平均故障间隔时间31-32
- 3.4 风电齿轮箱无故障数据32-35
- 3.5 本章小结35-36
- 第4章 风电机组平均故障间隔时间分布模型的建立36-50
- 4.1 风电机组平均故障间隔时间的提取36-38
- 4.2 平均故障间隔时间分布模型的初步判断38-40
- 4.3 平均故障间隔时间分布模型的建立及检验40-49
- 4.3.1 正态分布40-43
- 4.3.2 对数正态分布43-46
- 4.3.3 双参数威布尔分布46-49
- 4.4 本章小结49-50
- 第5章 风电齿轮箱及其零部件无故障数据可靠性分析50-71
- 5.1 基于Bayes方法的风电齿轮箱可靠性分析51-57
- 5.1.1 Bayes方法介绍51-54
- 5.1.2 Bayes方法分析风电齿轮箱无故障数据54-57
- 5.2 基于最优置信限法的风电齿轮箱可靠性分析57-65
- 5.2.1 几个定义57-58
- 5.2.2 形状参数范围估计58-59
- 5.2.3 可靠度的1-α置信水平最优置信下限59-63
- 5.2.4 可靠寿命的1-α水平最优置信下限63-65
- 5.3 Bayes方法与最优置信限法的比较65-67
- 5.4 风电齿轮箱零部件可靠性分析67-70
- 5.4.1 形状参数未知时零部件可靠性分析67-69
- 5.4.2 形状参数已知时零部件可靠性分析69-70
- 5.5 本章小结70-71
- 结论与展望71-73
- 本文的创新点71-72
- 研究展望72-73
- 参考文献73-76
- 致谢76-77
- 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文77-78
- 附录B 论文中所用到的MATLAB程序78-80
- B.1 正态分布拟合曲线程序78-79
- B.2 对数正态分布拟合曲线程序79-80
- B.3 双参数威布尔分布拟合曲线程序80
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