基于FastICA的风电机组增速箱振动信号分析技术的研究
基于FastICA的风电机组增速箱振动信号分析技术的研究【摘要】:质量问题在风力发电装机容量飞速增长背后不断出现,已成为业内忧虑的焦点。随着运行时间的积累,发现安装在风电场中的风电
【学位授予单位】:沈阳工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2013
【分类号】:TM614
【目录】:
- 摘要5-6
- Abstract6-10
- 第一章 绪论10-17
- 1.1 研究的背景10
- 1.2 研究的意义10-11
- 1.3 研究现状11-14
- 1.3.1 国外研究现状11-13
- 1.3.2 国内研究现状13-14
- 1.4 风电机组增速箱常见故障14-15
- 1.5 论文研究内容15-17
- 第二章 信号分析的基本理论17-27
- 2.1 引言17
- 2.2 时频分析法17-18
- 2.3 希尔伯特谱分析法18-20
- 2.4 全息谱分析法20-21
- 2.5 主分量分析法21-23
- 2.6 自回归分析法23-24
- 2.7 独立分量分析24-26
- 2.8 本章小结26-27
- 第三章 独立分量分析算法数学建模研究27-35
- 3.1 引言27
- 3.2 自然梯度学习算法27-30
- 3.3 最大似然估计算法30-31
- 3.4 最大熵学习算法31-32
- 3.5 负熵最大化算法32-34
- 3.6 本章小结34-35
- 第四章 FastICA 算法的仿真应用35-42
- 4.1 实验描述35
- 4.2 基于 FastICA 的独立分量分析算法35-37
- 4.3 建立仿真模型37-38
- 4.4 模拟仿真信号分离38-41
- 4.5 本章小结41-42
- 第五章 FastICA 算法在风电机组增速箱振动信号分析中的应用研究42-54
- 5.1 前言42
- 5.2 实验设备42-49
- 5.3 实验数据采集处理49-53
- 5.4 本章小结53-54
- 第六章 结论54-56
- 6.1 本文主要研究成果54
- 6.2 研究方向展望54-56
- 参考文献56-58
- 附录 AFastICA 分离程序58-64
- 在学研究成果64-65
- 致谢65
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