第1章 绪论

1.1 课题的背景及意义

1.2 风电机组故障情况分析

1.3 具体部件故障分析

1.4 国内外研究现状及分析

1.5 研究思路

1.6 本章小结

第2章 风力发电机组的工作原理

2.1 风力发电机组的基本组成

2.2 并网型风力发电机的组成结构

2.3 风力发电机组的主要参数及其种类

2.4风力发电控制技术

2.5 风力发电机传动系统的数学模型

2.6 馈风力发电机的数学模型

2.7 直接驱动永磁同步电机

2.8 本章小结

第3章 风力发电机组的常见故障

3.1概述

3.2 风电机组故障的分类

3.3 风力发电机组主要部件故障分析

3.4 风力发电机常见故障及维护

3.5 基于振动特性分析的故障诊断方法

3.6 故障诊断的标准

3.7 实例分析

3.8 本章小结

第4章 基于模糊神经网络的制动系统故障诊断

4.1 引

4.2 闸瓦温升与摩擦系数对安全制动的影响

4.3 基于神经网络的风力发电机衬垫摩擦系数质量模糊综合评判

4.4 风力发电机制动系统卡缸故障的诊断策略研究

4.5 本章小结

第5章 基于故障树的风力发电机组运行故障智能诊断

5.1 引

5.2 模糊神经网络知识表示

5.3 风力发电机常见运行故障的故障树

5.4 风力发电机的故障分析

5.5 面向故障树的基于框架与规则的混合知识表示

5.6 基于框架与规则的风力发电机故障诊断系统的知识表示

5.7 基于模糊神经网络的提升机故障诊断系统知识表示

5.8 风电机组智能故障诊断系统的推理机制

5.9 本章小结

第6章 双馈风电机组变流器控制与故障诊断研究

6.1 研究意义

6.2 双馈风电变流器的开路故障诊断与系统重构

6.3 变流器性增强设计

6.4 本章小结

第7章 大型风力发电机的故障诊断研究

7.1风力发电机转子故障特性分析

7.2 故障诊断实验研究

7.3 基于小波包能量分析的电动机故障诊断

7.4 基于转子振动信号的诊断分析

7.5 风力发电机转子系统常见故障分析

7.6 本章小结

第8章 风电机组齿轮箱与轴系传动系统故障诊断

8.1 概述

8.2 风电机组齿轮箱振动产生机理和主要故障形式

8.3 风电机组齿轮箱齿轮传动系统的振动分析计算

8.4 基于ADAMS的齿轮箱模型动力学仿真和振动分析

8.5 风电机组齿轮箱的故障诊断

8.6 大型风电机组传动系统轴系故障分析

8.7 本章小结

第9章 基于小波神经网络的风力发电机组故障趋势预测

9.1 引

9.2 故障预测方法的选用

9.3 小波神经网络的构造

9.4 小波基波选择的标准

9.5 基于小波网络预测模型的建立

9.6 故障预测实例

9.7 本章小结

第10章 风力发电机组合式故障诊断策略与系统结构

10.1 引

10.2 基于组合故障诊断策略的研究

10.3 系统的基本设计思想

10.4 系统的基本组成

10.5 风力发电机智能故障诊断系统总体构成与应用

10.6 本章小结

第11章 基于容错控制的风力发电机组运行性研究

11.1 引

11.2 风力发电机控制系统的特点

11.3 风力发电机组速度传感器故障主动容错控制的实现

11.4 应用实例

11.5 基于动态硬件冗余的制动系统执行器失效的容错控制

11.6 实验

11.7 本章小结

第12章 风力发电机组综合安全控制系统

12.1 引

12.2 综合安全控制系统结构与实现方法

12.3 风力发电机在线式监控与诊断系统信号获取策略

12.4 风力发电机故障诊断仿真系统

12.5 本章小结

第13章 风力发电机组的状态监测(SCADA系统

13.1 SCADA系统概述

13.2 Mita SCADA系统

13.3 W2000 SCADA系统

13.4本章小结

第14章 1.25MW风力发电机组控制与故障诊断

14.1 1.25 MW风力发电机组控制系统

14.2 风力发电机组的故障排除

14.3 风力发电机组的故障处理

14.4 本章小结

第15章 海上风电机组的远程监测与故障诊断

15.1 海上风力发电技术

15.2 海上风电场并网的特点

15.3 海上风力发电远程监测系统

15.4 海上风力发电机组的故障诊断

15.5 海上风力发电机组故障分析

15.6 本章小结

第16章 结论

16.1 本书所做的工作及得出的主要结论

16.2 本书的主要创新点

16.3 研究展望

参考文献