基于FastICA的風(fēng)電機(jī)組增速箱振動(dòng)信號(hào)分析技術(shù)的研究
基于FastICA的風(fēng)電機(jī)組增速箱振動(dòng)信號(hào)分析技術(shù)的研究【摘要】:質(zhì)量問題在風(fēng)力發(fā)電裝機(jī)容量飛速增長背后不斷出現(xiàn),已成為業(yè)內(nèi)憂慮的焦點(diǎn)。隨著運(yùn)行時(shí)間的積累,發(fā)現(xiàn)安裝在風(fēng)電場中的風(fēng)電
【學(xué)位授予單位】:沈陽工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2013
【分類號(hào)】:TM614
【目錄】:
- 摘要5-6
- Abstract6-10
- 第一章 緒論10-17
- 1.1 研究的背景10
- 1.2 研究的意義10-11
- 1.3 研究現(xiàn)狀11-14
- 1.3.1 國外研究現(xiàn)狀11-13
- 1.3.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀13-14
- 1.4 風(fēng)電機(jī)組增速箱常見故障14-15
- 1.5 論文研究內(nèi)容15-17
- 第二章 信號(hào)分析的基本理論17-27
- 2.1 引言17
- 2.2 時(shí)頻分析法17-18
- 2.3 希爾伯特譜分析法18-20
- 2.4 全息譜分析法20-21
- 2.5 主分量分析法21-23
- 2.6 自回歸分析法23-24
- 2.7 獨(dú)立分量分析24-26
- 2.8 本章小結(jié)26-27
- 第三章 獨(dú)立分量分析算法數(shù)學(xué)建模研究27-35
- 3.1 引言27
- 3.2 自然梯度學(xué)習(xí)算法27-30
- 3.3 最大似然估計(jì)算法30-31
- 3.4 最大熵學(xué)習(xí)算法31-32
- 3.5 負(fù)熵最大化算法32-34
- 3.6 本章小結(jié)34-35
- 第四章 FastICA 算法的仿真應(yīng)用35-42
- 4.1 實(shí)驗(yàn)描述35
- 4.2 基于 FastICA 的獨(dú)立分量分析算法35-37
- 4.3 建立仿真模型37-38
- 4.4 模擬仿真信號(hào)分離38-41
- 4.5 本章小結(jié)41-42
- 第五章 FastICA 算法在風(fēng)電機(jī)組增速箱振動(dòng)信號(hào)分析中的應(yīng)用研究42-54
- 5.1 前言42
- 5.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)備42-49
- 5.3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集處理49-53
- 5.4 本章小結(jié)53-54
- 第六章 結(jié)論54-56
- 6.1 本文主要研究成果54
- 6.2 研究方向展望54-56
- 參考文獻(xiàn)56-58
- 附錄 AFastICA 分離程序58-64
- 在學(xué)研究成果64-65
- 致謝65
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