风力机桨距系统中基于CUDA的BBPSO-PF多故障诊断方法研究

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附图索引

附表索引

第1章 绪论

1.1 课题的研究意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 风力机故障诊断技术研究现状

1.2.2 粒子滤波技术在故障诊断领域的研究现状

1.2.3 并行计算技术研究现状

1.2.4 现有研究总结

1.3 本文的主要工作及结构安排

1.4 本章小结

第2章 理论基础

2.1 引言

2.2.1 粒子滤波算法原理

2.2.2 重采样方法

2.3 CUDA并行计算模型

2.3.1 CPU串行架构与GPU并行架构的区别

2.3.2 GPU的硬件模型

2.3.3 CUDA内存模型

2.3.4 CUDA编程模型

2.4 本章小结

第3章 基于CUDA的并行骨干粒子群优化粒子滤波算法

3.1 引言

3.2 粒子滤波算法的实时性分析

3.3.1 并行性分析

3.3.2 实验结果与分析

3.4 骨干粒子群算法

3.5.1 基于多线程的优化

3.5.2 基于内存访问的优化

3.5.3 实验仿真结果与分析

3.6 本章小结

第4章 基于并行BBPSO-PF的变桨距系统故障诊断

4.1 引言

4.2 变桨距系统故障模型

4.3 基于CUDA的单一故障诊断

4.4 基于CUDA的变桨距系统多故障诊断

4.4.1 并行性分析

4.4.2 实验结果与分析

4.5 本章小结

第5章 基于多GPU并行的变桨距系统多故障诊断

5.1 引言

5.2 CUDA架构下多GPU并行的多故障诊断

5.2.1 并行性分析

5.2.2 实验结果与分析

5.3 OpenMP+CUDA架构下多GPU并行的多故障诊断

5.3.1 并行性分析

5.3.2 实验结果与分析

5.4 本章小结

总结与展望

参考文献

致谢

附录A 攻读硕士学位期间参与项目和发表学术论文