基于状态监测的风电机故障与预警识别系统的设计与实现

目录

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致谢

第1章 引言

1.1课题的研究背景与意义

1.2国内外的风电机故障和预警研究现状

1.2.1国外研究现状

1.2.2 国内研究现状

1.3本文的主要研究内容

1.4本文组织结构

1.5本章小结

第2章 相关技术概述

2.1 SCADA系统

2.2 最近邻分类方法

2.3 卷积神经网络

2.4 TF-IDF技术

2.5本章小结

第3章 系统需求分析与设计

3.1 系统需求分析

3.2 系统功能性需求分析

3.2.1 数据分析需求

3.2.2 风电机故障识别需求

3.2.3 风电机状态预测需求

3.2.4 结果可视化需求

3.3 系统非功能性需求分析

3.4逻辑架构设计

3.5技术架构设计

3.6功能模块设计

3.7 数据存储设计

3.7.1 概念结构设计

3.7.2逻辑结构设计

3.7.3物理结构设计

3.7.4数据加密设计

3.8 本章小结

第4章 风电机故障识别算法设计

4.1 叶片结冰故障识别

4.1.1 基于KNN算法的故障识别方法

4.1.2叶片结冰诊断实验

4.1.3实验数据准备

4.1.4 实验及分析

4.2 叶片断裂故障识别

4.2.1 基于TF-IDF算法的叶片断裂识别

4.2.2实验数据准备

4.2.3 实验及分析

4.3 本章小结

第5章 风电机状态预测模型设计

5.1 发电功率预测模型

5.1.1发电功率预测背景

5.1.2功率预测模型

5.2 机组机械状态预测模型

5.2.1实验数据准备

5.2.2 实验及分析

5.3 本章小结

第6章 风电机故障与预警识别系统实现

6.1风电机概况功能实现

6.2 风电机故障识别模块实现

6.3 风电机状态预警模块实现

6.4 本章小结

第7章 系统测试

7.1测试目标及方法

7.2 系统单元测试

7.3 功能性测试

7.3.1 风电机节点管理模块

7.3.2 数据库管理模块

7.3.3 系统资源监测模块

7.4 非功能性测试

7.5 本章小结

第8章 总结与展望

8.1总结

8.2 展望

参考文献

作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果

独创性声明

学位论文数据集