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能源与动力工程

风电设备制造服务系统研究

作者：吴斌著

出版社：东北大学出版社出版时间：2017-11-01

开本： 24cm 页数： 181页

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风电设备制造服务系统研究版权信息

ISBN：9787551717380
条形码：9787551717380 ; 978-7-5517-1738-0
装帧：一般胶版纸
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
工业技术
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能源与动力工程

风电设备制造服务系统研究内容简介

在全球生态环境恶化、化石能源日益短缺的背景下, 风能受到极大关注, 风电产业获得快速发展。相应确保风电设备持续高效运行的设计、制造、状态监测、故障诊断、维护等环节的重要性逐渐凸显。本书针对风电设备制造服务系统进行了研究, 主要内容包括风电设备制造服务系统的体系结构、建模与分析、状态监测、故障诊断、维护策略等。

风电设备制造服务系统研究目录

第1章绪论
1．1 研究背景
1．2 研究意义
1．3 研究内容与章节安排
1．4 主要创新之处

第2章文献回顾与述评
2．1 可重构制造系统研究现状
2．2 制造单元控制系统研究现状
2．3 制造单元控制系统建模方法研究现状
2．4 功能块应用系统研究现状
2．5 状态监测与故障诊断技术研究现状
2．6 设备状态评估及其维护策略研究现状
2．7 文献述评

第3章风电设备制造服务系统体系结构
3．1 风电设备的基本构成
3．2 风电设备制造服务系统体系结构
3．3 面向服务的控制软件体系结构
3．4 风电设备制造单元控制系统模型特性分析
3．5 本章小结

第4章可重构风电设备制造单元控制系统动态建模
4．1 OCNCES的定义
4．2 通用VMD复合功能块的ONCEM建模
4．3 基于复合功能块的可重构风电设备制造单元控制系统的OCNCES建模
4．4 本章小结

第5章风电设备制造单元控制系统OCNCES模型的动态行为分析
5．1 通用VMD复合功能块ONCEM模型的死锁分析
5．2 风电设备制造单元控制系统OCNCES模型的死锁分析
5．3 本章小结

第6章风电设备传动系统关键机械部件状态监测与故障诊断
6．1 基于小波相关滤波一主元分析的状态监测方法
6．2 改进的极限学习机故障诊断
6．3 基于PCA-IELM的风电设备关键机械部件监测和诊断方法
6．4 传动系统故障模拟实验台简介
6．5 实验方案
6．6 特征提取
6．7 实验结果分析
6．8 本章小结

第7章风电设备传动系统齿轮箱故障预警与维护
7．1 基于SPR的齿轮箱退化状态评估与识别模型
7．2 数据预处理与特征提取
7．3 风机齿轮箱状态评估模型的建立
7．4 实验验证与分析
7．5 基于BP神经网络的齿轮箱温度预测模型
7．6 BP神经网络及其应用局限
7．7 基于AIS-SA混合网络的预测算法
7．8 关键部件温度异常变化的故障预警方法
7．9 AIS-SA混合网络温度预测实验及结果分析
7．10 风电机组齿轮箱的预防和维护
7．11 本章小结

第8章研究结论与研究展望
8．1 研究结论
8．2 研究展望
参考文献
后记

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