风电设备制造服务系统研究

　　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。相应的，确保风电设备持续高效运行的制造、状态监测、故障诊断、维修等维护服务的重要性逐渐凸显。所处恶劣的工作环境、风速的不确定性、交变负载等因素的影响，均使得风电设备易出现故障，作为分布式电源，其维护成本极高。《风电设备制造服务系统研究》针对风电设备制造服务系统进行研究，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、维护等。风电设备制造服务系统包括风电设备制造子系统与风电设备服务子系统两大部分。其中，风电设备制造子系统由若干个制造单元构成，控制系统是风电设备制造单元的核心，也是风电设备制造子系统的研究重点，风电设备制造单元控制系统体系结构是风电设备制造子系统体系结构的重要组成部分；风电设备服务子系统包含状态监测、故障诊断与维护策略等主要模块。

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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