一、对大型机组振动、裂纹问题的探讨（论文文献综述）
苗婷婷[1]（2021）在《大型风电设备健康监测技术研究现状与展望》文中指出在经济快速发展的同时,化石能源紧缺问题以及环境污染问题也越来越突出,各国政府都十分注重对新能源的开发。风能作为一种能够大规模开发以及利用的可再生资源,在很多国家得到了广泛运用。因此,文章对大型风电设备健康检测技术的现状进行分析,指出存在的各种问题,并对大型风电技术的未来发展进行了展望。
王鑫[2]（2021）在《含裂纹的非线性振动梁结构过渡过程分析》文中指出
田迪阳[3]（2021）在《考虑自由液面影响的贯流式水轮机瞬态特性研究》文中指出贯流式水轮机在运行期间可能会经历频繁启停、事故飞逸和甩负荷等瞬态过程,在此过程中机组各项外特性参数（转速、流量和扭矩等）及内部流态随时间剧烈变化,严重影响机组的安全稳定运行。同时,贯流式水轮机运行水头较低、上下游水库液面波动及重力作用都会对过渡过程中的机组特性造成影响。本文基于浸没边界-格子玻尔兹曼方法（IBLBM）,对贯流式水轮机瞬态过程流动特性进行了研究,相关工作内容如下:（1）建立包含上下游水库的贯流式水轮机全流道三维模型,首先对不同导叶开度的贯流式水轮机稳态过程的外特性参数进行模拟,所得结果与实验值吻合良好,且误差率小于传统CFX计算结果,其次对飞逸过渡过程进行数值模拟,所得飞逸过程曲线与试验结果高度契合,证明了该方法应用于水轮机三维流动瞬态模拟的可行性。（2）对事故飞逸过程中贯流式水轮机内部流场中的压力分布、尾水管涡带等演化规律进行深入研究。对比分析了有无上下游水库模型的模拟结果,获得了尾水管内负压区域和转轮叶片表面漩涡的周期性发展规律,揭示了水库自由液面对飞逸过程中机组内部流场压力分布及压力脉动规律影响较大。（3）引入刚体动力学模型,对贯流式水轮机甩负荷的全关闭过程进行瞬态数值模拟。在模拟中通过自定义函数设置三种不同导叶关闭规律,对不同关闭规律下的机组主要参数进行分析,对比了不同关闭方式下的动态品质,发现采取导叶分段关闭能够有效抑制转轮转速上升并且降低转轮附近的压力脉动幅值。进一步研究甩负荷过程中机组内部流场变化,发现甩负荷过程中导叶与转轮之间的无叶区存在周期性漩涡。
赵元星[4]（2021）在《气动载荷影响下风力机叶片动态应力特性研究》文中认为风力机组叶片是风力发电机组的核心部件,其运行工况多变。受来流风向及风速大小变化的气动载荷影响,叶片受力复杂,产生应力集中并导致疲劳损伤,是造成其破坏甚至断裂的重要诱因。而风向动态变化以及风切变入流风况下叶片动态应力分布规律均尚不明确,因此,开展风力机叶片在不同气动载荷下动态应力特性的研究,可为风力机叶片的安全性设计及偏航运行调控提供参考。研究通过材料力学性能实验,得到叶片材料的弹性模量及泊松比。开展不同风向偏航角下叶片应力应变风洞实验研究及流固耦合数值模拟,并以风洞实验结果验证数值模拟方法的可靠性,进一步研究单独气动载荷、离心载荷及耦合载荷下叶片动态应力特性,探究风向动态变化及基于实际风场数据拟合的风切变入流风况条件下风力机叶片动态应力特性。分解运行中风力机叶片所受载荷,探究单独气动、离心载荷及耦合载荷对叶片应力影响的敏感性和差异性。不同载荷作用下的叶片应力集中部位不同;耦合载荷作用依次大于单独气动载荷、单独离心载荷作用下的应力,耦合载荷与气动载荷作用下的应力相比最大增量为106.86%,与离心载荷作用下的应力相比最大增量为262.42%,定量的揭示所关注载荷中,对风力机叶片应力影响比重较大的单独载荷为气动载荷;气动载荷对叶根至叶片中部以及叶片前缘处的应力影响较大,离心载荷对叶尖及叶片后缘处应力影响较大;单独离心载荷与耦合载荷作用下,最大应力点均在叶根最大弦长位置处,单独气动力载荷作用下,最大应力点位置随着尖速比增大沿翼展从叶根向叶尖且靠近叶片前缘方向移动。基于风洞实验及流固耦合数值模拟计算,探究风向动态变化对叶片动态应力特性的影响。NACA4415翼型与某SD2030翼型叶片在最大弦长与叶片中部翼型气动中心位置的最大主应力方向随着尖速比增大均有指向叶根的趋势;风向变化对NACA4415翼型的风力机叶片应变影响更大;风向缓慢动态变化与固定风向角作用下的应力集中区域及变化趋势基本一致,同时叶片最大应力均有不到1%的减小;风向快速动态变化作用下的三叶片应力分布不对称,在正、负风向角下的动态应力差异较大,不同风向偏航角下的最大应力增大,最大增量可达48.67%;风向动态变化能够增大风轮轴向力,且随风向变化速率的增大而增大;输出功率也随着风向角周期性变化呈余弦分布,且在最大风向偏航角时有最小输出功率。拟合实际风电场切变入流风廓线作为动态入流条件,探究风切变对风力机叶片应力分布特征的影响。切变入流使出现最大动态应力的方位角超前于均匀入流工况,滞后于风速最高点,均有叶片垂直地面向下时动态应力最小;轮毂处风速一致,切变入流能够增大风力机叶片的最大动态应力;同一切变入流不同方位角下均有SD2030翼型的动态应力大于NACA4415翼型叶片应力,并且切变入流对功率较大的SD2030翼型叶片动态应力影响较大;从叶根到叶尖展向方向有NACA4415翼型在叶片中部有最大动态应力,SD2030翼型叶片在最大弦长处有最大动态应力,最大弦长处从前缘到后缘均在无因次弦长位置x/C=0.4处附近有最大动态应力;风力机轮毂处来流风速一致时,切变入流在增大叶片轴向力的同时降低了风轮输出功率,并且切变入流对风力机单叶片轴向力的影响较大。研究结果不仅在理论上完善了均匀流场下单独及耦合载荷作用、风向动态变化以及风切变入流下的叶片动态应力特性研究,还可对偏航控制策略提供理论基础,同时在工程实践上对指导风力机安全稳定运行以及延长叶片的寿命也有着积极的意义。
刘春苗[5]（2021）在《风力机叶片健康状态监测系统设计与应用研究》文中认为随着风电领域的不断发展,风力机装机量也在日益增加。风力机叶片作为捕获风能的主要部件,在服役过程中,由于其工作环境复杂、载荷多变、极易造成损伤,其健康状态已成为整个风力机能否安全可靠运行的重要因素。论文针对风力机叶片健康状态实时监测问题,对在役风力机叶片所处复杂环境、运行状态以及风力机叶片自身结构等多方面因素进行分析,在此基础上,开展了风力机叶片健康状态监测系统的总体设计与应用研究。论文主要研究内容如下:首先,针对现有健康监测系统的数据采集精度不够问题,在风力机叶片健康状态影响因素分析的基础上,采用光纤光栅传感器和解调仪实时采集叶片的振动信号。采用小波变换的数据处理方法去除噪声,并进行信号的特征提取;采用BP神经网络构建阈值算法,推演特征信号的各类故障严重程度决策模型,实现故障模式及故障严重程度的识别。其次,针对数据存储和传输问题,对健康监测系统PC端和移动端上位机程序进行设计。使用Lab View软件,设计了监控站PC端上位机程序,包括:管理员和用户信息管理、TCP实时传输数据、在役叶片健康状态实时监测、叶片健康报告与维修建议生成、叶片故障数据记录的下载与打印等程序;采用APP Inventor2开发平台对维修人员移动端上位机软件进行设计,实现MQTT通信程序编辑、健康报告与维修建议下载、故障风力机叶片定位与导航、实时监测与故障维修融合等系统程序功能。最后,在实验室环境条件下,构建了健康监测实验台,对在役风力机叶片振动状态进行模拟。通过光纤光栅测振传感器以及相应的解调设备,采集风力机叶片健康状态数据,并对风力机健康监测系统的部分功能进行测试。实验结果验证了所开发的风力机叶片健康监测系统的可行性。
毛息军[6]（2021）在《复杂水流激励下水轮发电机组动力学特性及其运行可靠性研究》文中研究指明水轮发电机组在强大且复杂的水力、电场和磁场等因素的共同作用下,将产生十分复杂的振动,进而给机组自身的安全稳定运行带来巨大的安全隐患。尤其是机组运行在非设计工况下时水流激励还具有显着的非平稳特性,导致机组的振动变得更加复杂,并且加之机组每个单元之间不可避免地存在着相互联系、互相影响的关系,使得水轮发电机组在运行中还常常表现出一些难以解释的异常行为。因此,为了提高水轮发电机组运行的安全性、稳定性和可靠性,开展在复杂水流激励影响下机组的动态特性及其运行可靠性问题的研究工作是十分必要的。本文主要内容包括:首先,考虑轴承系统对机组的影响把机组主轴系统简化为集中参数模型,引入发电机气隙磁场能,采用平板壳单元模拟机组的转轮叶片,综合运用刚体动力学和弹性动力学相关理论建立水轮发电机组集中参数-有限元混合动力学一般模型,然后由拉格朗日方程推导机组动力学方程表达式。其次,通过分析不同工况下水轮发电机组的水流激励特性,基于虚拟激励法构建适用于模拟不同工况下作用在水轮发电机组上的随机水流激励的数学模型,再根据所建立的水轮发电机组集中参数-有限元混合动力学模型,应用随机振动理论探明不同工况下机组的动力学特性,揭示机组振动特性与结构参数、材料参数、水力参数之间的内在关系,并通过实例对不同工况下的水流激励特性和机组动力学特性进行分析,为研究机组的运行可靠性奠定理论基础。然后,根据水轮发电机组各部位的振动幅值应控制在一定限值之内的安全可靠运行准则,构造各部位振动的极限状态控制方程,应用首次超越可靠度理论,分别建立额定负荷工况、部分负荷工况和超负荷工况下水轮发电机组的可靠性模型,在此基础上建立复杂工况下水轮发电机组可靠性综合评估模型。最后,通过实例探究机组运行可靠性与各结构参数、材料参数、水力参数之间的内在关系,并运用Monte Carlo Simulation（MCS）法对所建可靠性模型的可行性和有效性进行验证。
罗贤缙[7]（2021）在《基于深度学习的风电机组传动系统故障诊断方法研究》文中指出能源结构调整对实现“碳达峰”、“碳中和”中长期目标至关重要,风力发电作为绿色清洁能源发展迅速。但随着风电机组长时间运行,设备各部件会不可避免地出现各种故障,如不及时发现和处理将会对风电企业造成巨大损失。因此,风电机组故障诊断逐渐成为热门研究方向。本文基于风电机组传动系统中的滚动轴承和齿轮箱振动信号开展研究,从基于变分模态分解的信号处理入手,分析振动信号特征,并将其作为卷积神经网络的输入,智能化地对故障特征进行提取与诊断。针对风电机组在实际运行过程中的噪声、复合故障以及变工况对诊断结果的不利影响,提出了三种不同的诊断方法,并对卷积神经网络中的各模块进行了优化和验证。主要内容如下:1.针对局部均值分解和经验模态分解存在的端点效应和模态混叠问题,引入了变分模态分解,提出了一种基于相关系数确定模态数的方法,通过仿真信号、恒定工况下的数据和风电机组实际运行数据验证了该方法的有效性。研究表明,变分模态分解表现出带通滤波特性,可以检测出轴承不平衡故障和滚动轴承故障。2.针对传统故障诊断方法需要大量专业背景知识和经验的问题,提出了基于卷积神经网络的故障诊断方法。通过分析经典的LeNet-5网络结构中网络深度和各种优化技术对诊断结果的影响,设计了多个基于Inception模块的网络模型,并将变分模态分解得到的各模态以不同策略输入网络,通过实验对比验证了模型的有效性。研究表明,所提出的网络模型对故障诊断的准确率可以达到99%左右,而且整个过程不需要人为干预,实现了故障诊断智能化。3.针对风电机组实际运行过程中噪声和复合故障对诊断结果影响较大的问题,提出了基于深度残差网络和注意力模型的故障诊断方法。首先,通过实验对比发现,已有的网络模型在添加不同程度的噪声以及存在复合故障时诊断准确率下降;其次,对残差网络模块和注意力模块进行改进;最后,在原有网络模型基础上进行模块扩充并提出了基于深度残差网络模型。研究表明,残差网络可以有效地加深网络,避免梯度爆炸和梯度消失;注意力模型利用误差反向传播算法优化权值,可以有效地降低噪声对诊断结果的影响;基于变分模态分解的处理方法可以有效地解耦复合故障,将分解后得到的模态作为网络输入可以提高诊断准确率。4.针对风电机组工况多变对诊断结果的影响,提出了基于深度迁移学习的故障诊断方法。通过对已有网络模型对不同负载相同工况、相同负载不同工况以及不同负载不同工况下预测的准确率分析,可以发现网络模型具备一定的泛化能力且所使用数据具备迁移学习的前提条件。在此基础上,提出了基于模型参数迁移和特征映射的故障诊断方法以及若干迁移方案,并通过实验对比确定了迁移方案,验证了方法的有效性。论文最后给出了研究的主要工作和结论,并对下一步的研究方向进行了展望。
王仲[8]（2021）在《燃气-蒸汽联合循环机组智能诊断与健康维护技术研究》文中研究表明燃气-蒸汽联合循环机组运行工况多变、状态参数间相互耦合、故障传递与演化规律复杂,其健康状况诊断是一项涉及多学科知识的复杂系统工程。本文在对影响机组健康状况的典型故障模式深入分析的基础上,结合知识工程、大数据以及人工智能等相关理论和技术,开展了数据与知识双驱动的机组智能诊断与健康维护技术研究。首先,针对燃气-蒸汽联合循环机组多源故障信息间关联关系复杂以及查询和推理低效的问题,提出了基于本体理论和语义网络技术的领域知识和数据结构化表示方法。以故障树分析法和故障模式及影响分析法为指导,系统性地分析了机组典型故障知识;提出了机组健康维护领域本体概念和层次结构,构建了包括边界工况、故障知识和监测数据在内的本体语义网,实现故障知识和数据的多粒度语义性建模;同时,研究了基于本体的机组故障知识和数据的语义性推理和查询方法,提高了故障知识和数据的管理效率和应用效果。其次,针对燃气-蒸汽联合循环机组运行工况的多变性和健康状态信息的复杂性,研究了基于条件变自编码器的机组健康状况异常检测方法。在深入分析机组的运行特性和监测数据规律的基础上,提出了包括稳态判别、工况划分、基准样本筛选等过程在内的机组历史运行数据清洗流程;考虑到负荷等边界条件对监测参数的影响,采用条件变自编码器建立多变运行工况下多参数融合的基准模型,实现变工况下机组健康状况的数据表征;采用模型的重构概率作为异常检测的特征指标,用于衡量机组实际状态与基准状态的偏离程度,提高机组健康状况异常检测的准确率和灵敏度。再次,针对燃气-蒸汽联合循环机组故障和征兆复杂关联关系下的诊断问题,研究了基于反事实推理的诊断决策方法。从因果性的角度重新定义故障和征兆间的关系,通过引入隐变量表示诊断的不确定性,结合领域本体搜索获得的故障知识,构建了故障的结构性因果模型。在此基础上,提出了基于反事实推理的充分因和必要因的表达式和计算模型,用于定量表征故障对证据的因果性解释强弱,并从敏度、可靠性和可解释性的角度对所提出的诊断方法的鲁棒性和工程适用性进行了评价。最后,研究了基于数字孪生的燃气-蒸汽联合循环机组智能诊断系统构架,详细介绍了该系统的总体设计思想、具体功能以及系统实现的关键技术等,完成了粤电集团中山电厂燃气-蒸汽联合循环机组智能诊断系统的开发,以推进燃气-蒸汽联合循环机组智能诊断与健康维护研究工作的技术成果转化和工程应用。
梁军帅[9]（2021）在《考虑套圈残余应力和滚道损伤的圆柱滚子轴承刚度特性研究》文中研究指明圆柱滚子轴承以其径向刚度大、安装方便且滚道摩擦系数小的特点,通常用于恶劣工况下的高速重载机械上,尤其针对如风力发电机组增速箱高速端等关键位置,恶劣的工作环境和极端工况使得其故障频发。风力发电产业是新能源领域中最具发展前景的发电方式之一,我国的风电设备装机量全球第一,对风机增速箱高速端圆柱滚子轴承进行力学性能研究可以满足工程需求。刚度特性是轴承极为关键的力学特性指标,直接影响了轴承本体和安装主机的服役性能。轴承滚道损伤的存在改变了滚子与滚道之间的接触状态,对轴承的刚度产生较大影响。我国风电轴承的需求日益增加,已服役的轴承正逐步进入损伤多发期,而滚道损伤下轴承的刚度特性尚不明确,因此开展滚道局部损伤下轴承刚度特性研究具有极其重要的意义。本文以风电机组增速箱高速端圆柱滚子轴承为研究对象,开展了轴承套圈硬化层残余应力分布状态、滚道裂纹和脱落损伤对轴承刚度特性的影响研究。所进行的主要工作如下:（1）结合圆柱滚子轴承结构特点建立了考虑支承影响的圆柱滚子轴承刚度分析有限元模型,搭建圆柱滚子轴承静刚度测试试验台,验证所建立模型的准确性。（2）分析套圈硬化层内残余应力分布状态,提出考虑硬化层内残余应力分布的套圈分层表征方法,开展了硬化层内残余应力峰值位置、峰值大小和硬化层厚度对轴承刚度特性影响研究,获得了硬化层内残余应力的分布状态对轴承刚度特性的影响规律。（3）建立含有滚道表层及次表层裂纹的轴承刚度分析模型,设计搭建接触刚度测试试验台,分析裂纹的产生和扩展过程,从试验和仿真角度研究了裂纹的产生与扩展过程及滚子经过裂纹区域时的轴承刚度特性,揭示了裂纹对轴承刚度的影响规律。（4）提出了滚道局部脱落下轴承接触刚度的解析模型并进行了局部脱落下轴承径向刚度的推导,建立了局部脱落下轴承刚度仿真分析模型,从理论、仿真和实验的角度研究了局部脱落产生与发展过程中的轴承刚度特性,获取了滚动体经过脱落区域时以及脱落区域的位置对轴承刚度的影响规律。通过本文的研究,获取了轴承套圈硬化层残余应力分布对轴承刚度特性的影响规律,提出了轴承滚道局部损伤的建模方法,研究了滚道表层及次表层裂纹、局部脱落下的轴承刚度,揭示了滚道局部损伤的产生和发展对轴承刚度的影响规律。本文研究工作为滚道损伤下轴承的力学特性及服役性能研究提供了理论支承和技术参考。
韩桐桐[10]（2021）在《大型风机叶片结构损伤诊断及疲劳寿命预测研究》文中研究表明风机叶片是风力发电机中非常重要的部件,其主体由复合材料制成,运行时承受脉动风载荷、离心惯性力载荷和重力载荷,在多重载荷作用下叶片上的疲劳裂纹会逐渐扩展至发生疲劳断裂,造成整个发电机组停止运转甚至报废。因此对风机叶片进行损伤检测和疲劳寿命计算,有助于及时进行预防性维护,以确保机组安全运行。本文以1.5MW风机叶片为研究对象进行瞬态动力学分析、模态分析和疲劳分析,并对分析结果进行深入研究,为叶片设计制造和损伤诊断提供了一定的参考。本文主要研究内容如下:首先分析了叶片运行时所承受的载荷情况,分析了影响叶片疲劳性能的气动载荷、重力载荷及惯性力载荷,并借助专用软件GH Bladed计算叶片在湍流风作用下,切入风速至切出风速下各叶素截面的载荷分布。其次采用Solid Works软件中的曲面功能生成叶片几何外形,将模型导入Workbench中设置相关的材料参数,对不同部位进行铺层,并进行网格划分,从而得到叶片有限元模型。再结合前述不同风速下的载荷分布对叶片进行瞬态动力学分析,确定出风机叶片的最大应力位置。然后在最大应力部位模拟设置不同的损伤工况,对叶片进行位移和应变模态分析,通过对比以固有频率、位移模态参数及应变模态参数作为损伤指标的诊断效果,证明了应变模态参数对叶片损伤识别更有效。研究发现,采用应变模态变化率和基于应变模态差分原理的直接指标共同作为风机叶片损伤识别指标能够进一步提高识别的精确度,降低由于损伤识别误差造成损伤误判的概率。最后将瞬态动力学分析得到的叶片应力-时间历程采用雨流法编制应力谱,分析玻璃钢复合材料的S-N曲线,采用传统线性Miner准则和模糊寿命估算方法分别计算出风机叶片的疲劳寿命,对比发现通过模糊寿命估算方法的计算结果更准确。
二、对大型机组振动、裂纹问题的探讨（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、对大型机组振动、裂纹问题的探讨（论文提纲范文）
（1）大型风电设备健康监测技术研究现状与展望（论文提纲范文）
| 1 典型失效模式 |
| 2 风车健康监测技术技术研究 |
| 2.1 齿轮箱的监测技术 |
| 2.2 叶片的监测技术 |
| 2.3 发电机的监测技术 |
| 2.4 无线传输的先进技术 |
| 3 大型风电机组健康监测技术存在的问题以及展望 |
| 4 结语 |
（3）考虑自由液面影响的贯流式水轮机瞬态特性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1.绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究背景 |
| 1.2.1 水力过渡过程的有关研究 |
| 1.2.2 浸没边界-格子玻尔兹曼方法的研究与应用 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 2 流体流动方程和数值模拟方法 |
| 2.1 计算流体动力学简介 |
| 2.2 浸没边界法 |
| 2.3 格子玻尔兹曼方法 |
| 2.3.1 格子气动机(LGA)思想 |
| 2.3.2 LBM控制方程 |
| 2.3.3 LBM离散速度模型 |
| 2.3.4 格子结构 |
| 2.3.5 边界处理格式 |
| 2.3.6 湍流模型 |
| 3 原型贯流式水轮机飞逸过渡过程瞬态研究 |
| 3.1 计算模型 |
| 3.2 飞逸过程数值计算方法 |
| 3.2.1 飞逸过程控制方程 |
| 3.2.2 边界条件与湍流模型选择 |
| 3.2.3 飞逸过程计算流程 |
| 3.3 计算结果验证 |
| 3.3.1 格子尺度无关性验证 |
| 3.3.2 稳态计算结果验证 |
| 3.3.3 飞逸过渡过程瞬态计算结果验证 |
| 3.4 计算结果分析 |
| 3.4.1 水轮机外特性分析 |
| 3.4.2 流速分析 |
| 3.4.3 压力分析 |
| 3.4.4 压力脉动分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 原型贯流式水轮机甩负荷过程瞬态研究 |
| 4.1 物理模型与控制方法 |
| 4.1.1 物理模型 |
| 4.1.2 导叶控制规律 |
| 4.2 水轮机工作参数分析 |
| 4.2.1 不同关闭规律下外特性参数对比 |
| 4.2.2 不同关闭规律下转轮转速对比 |
| 4.2.3 不考虑自由液面影响下的水轮机外特性参数变化 |
| 4.3 导叶力特性分析 |
| 4.3.1 导叶轴向水推力分析 |
| 4.3.2 导叶径向水推力分析 |
| 4.4 流场内部流动特性分析 |
| 4.4.1 流道整体压力及流速分布云图 |
| 4.4.2 转轮表面压力分布 |
| 4.4.3 导叶表面压力分布 |
| 4.5 压力脉动分析 |
| 4.5.1 压力脉动时域分析 |
| 4.5.2 压力脉动频域分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的主要成果 |
（4）气动载荷影响下风力机叶片动态应力特性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 物理量名称及符号表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 风力机叶片应力研究现状 |
| 1.2.2 风向对风力机性能影响研究现状 |
| 1.2.3 风切变对风力机性能影响研究现状 |
| 1.3 目前研究现状分析 |
| 1.4 本文的主要研究内容 |
| 第二章 基础理论及研究方法 |
| 2.1 水平轴风力机空气动力学相关理论 |
| 2.1.1 风轮物理参数与翼型几何参数 |
| 2.1.2 叶素-动量理论 |
| 2.2 风力机叶片受力分析 |
| 2.2.1 气动载荷 |
| 2.2.2 固定惯性载荷 |
| 2.2.3 重力载荷 |
| 2.3 非定常数值模拟介绍 |
| 2.3.1 计算流体力学 |
| 2.3.2 气动弹性耦合 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 不同载荷对风力机叶片应力特性影响 |
| 3.1 风力机叶片材料力学性能实验 |
| 3.1.1 材料弹性模量及泊松比测量 |
| 3.1.2 材料拉伸断裂实验结果分析 |
| 3.2 数值模拟方法验证 |
| 3.2.1 风洞实验研究 |
| 3.2.2 模拟计算研究 |
| 3.2.3 风轮输出功率对比验证 |
| 3.2.4 展向应力对比验证 |
| 3.3 单独及耦合载荷作用下叶片应力特性研究 |
| 3.3.1 叶片压力与应力云图 |
| 3.3.2 叶片气动中心线展向应力特性 |
| 3.3.3 叶片最大与中部弦向应力特性 |
| 3.3.4 叶片最大应力点分布 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 风向对风力机叶片动态应力特性影响 |
| 4.1 固定风向角不同翼型叶片应力应变实验研究 |
| 4.1.1 固定风向的实验方案设计 |
| 4.1.2 叶片弦长应变对比分析 |
| 4.1.3 叶片展向应变对比分析 |
| 4.1.4 叶片最大主应力方向对比分析 |
| 4.2 动态风向变化数值模拟计算方法 |
| 4.2.1 仿真模型 |
| 4.2.2 确定风向动态变化规律 |
| 4.2.3 风轮输出功率和应力变化对比验证 |
| 4.3 动态风向风力机叶片轴向力及输出功率分析 |
| 4.3.1 静态与动态风向风轮力学对比 |
| 4.3.2 动态风向对风轮力学性能影响 |
| 4.3.3 动态风向对单叶片力学性能影响 |
| 4.3.4 动态风向对风力机输出功率影响 |
| 4.4 动态风向对风力机叶片动态应力特性影响 |
| 4.4.1 静态与动态风向叶片应力对比 |
| 4.4.2 动态风向下叶片表面应力云图对比 |
| 4.4.3 动态风向下叶片应力三维曲面对比 |
| 4.4.4 动态风向下叶片动态应力曲线对比 |
| 4.4.5 动态风向对叶片最大应力影响 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 切变入流对风力机叶片动态应力特性影响 |
| 5.1 模拟计算方法 |
| 5.1.1 切变入流数学模型 |
| 5.1.2 仿真模型 |
| 5.2 风切变入流下风力机叶片气动特性分析 |
| 5.2.1 切变入流对风轮力学性能影响 |
| 5.2.2 切变入流对单叶片力学性能影响 |
| 5.2.3 切变入流对风力机叶片气动特性影响 |
| 5.3 风切变入流对风力机叶片应力特性影响 |
| 5.3.1 风力机叶片受力分析 |
| 5.3.2 切变入流下叶片表面应力云图对比 |
| 5.3.3 叶片展向动态应力对比 |
| 5.3.4 叶片弦向动态应力对比 |
| 5.3.5 不同方位角叶片最大应力对比 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 |
（5）风力机叶片健康状态监测系统设计与应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 国内外风力机叶片健康状态监测系统研究现状 |
| 1.2.1 风力机叶片健康状态数据信息采集研究现状 |
| 1.2.2 风力机叶片健康状态识别研究现状 |
| 1.2.3 基于LabView健康监测系统上位机研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容及章节安排 |
| 第二章 风力机叶片健康状态影响因素分析 |
| 2.1 风力机叶片基本结构 |
| 2.2 在役风力机叶片振动机理研究 |
| 2.2.1 在役风力机叶片振动影响因素分析 |
| 2.2.2 在役风力机叶片振动模态分析 |
| 2.3 风力机叶片故障状态分析 |
| 2.3.1 风力机叶片常见故障 |
| 2.3.2 风力机叶片故障产生原因 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 风力机叶片健康监测系统需求分析及总体设计 |
| 3.1 风力机叶片健康状态监测系统需求分析 |
| 3.2 健康状态监测系统应用研究 |
| 3.3 健康监测系统总体设计 |
| 3.3.1 数据采集设计 |
| 3.3.2 数据处理 |
| 3.3.3 健康状态识别 |
| 3.3.4 通信模块 |
| 3.3.5 上位机模块 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 风力机叶片健康状态监测系统双端上位机程序设计 |
| 4.1 传输层设计 |
| 4.2 PC端上位机子程序设计 |
| 4.2.1 登录与用户管理 |
| 4.2.2 数据信息传输程序设计 |
| 4.2.3 特征信号提取 |
| 4.2.4 故障数据存储与删除 |
| 4.2.5 健康报告与维修建议生成 |
| 4.2.6 基于BP神经网络叶片健康状态识别 |
| 4.3 移动端上位机程序设计 |
| 4.3.1 MQTT通信连接 |
| 4.3.2 高德定位与导航 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 风力机叶片健康状态监测系统实现与测试 |
| 5.1 系统硬件选型 |
| 5.1.1 光纤光栅传感器选型 |
| 5.1.2 解调仪选型 |
| 5.1.3 工业相机选型 |
| 5.2 系统硬件布置 |
| 5.2.1 FBG测点布置 |
| 5.2.2 工业相机在塔架布置 |
| 5.3 数据采集实现 |
| 5.3.1 在役叶片振动模拟 |
| 5.3.2 多通道试验台搭建 |
| 5.4 上位机软件实现 |
| 5.4.1 PC端项目建立 |
| 5.4.2 VI依赖关系 |
| 5.4.3 监测系统主界面 |
| 5.5 移动端软件实现 |
| 5.5.1 用户登录界面 |
| 5.5.2 风力机组机组选择与MQTT连接 |
| 5.5.3 检测结果显示界面 |
| 5.5.4 故障叶片定位与导航 |
| 5.6 风力机叶片健康状态监测系统功能测试 |
| 5.6.1 数据采集测试 |
| 5.6.2 上位机软件测试 |
| 5.7 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 结论 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及研究成果 |
| 个人简历 |
| 致谢 |
（6）复杂水流激励下水轮发电机组动力学特性及其运行可靠性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号说明 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题依据及研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 水轮发电机组水流激励特性研究现状 |
| 1.2.2 水轮发电机组动力学特性研究现状 |
| 1.2.3 水轮发电机组振动可靠性研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第二章 水轮发电机组动力学建模 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 水轮发电机组力学模型 |
| 2.3 水轮发电机组动力学模型 |
| 2.3.1 主轴系统集中参数模型 |
| 2.3.2 叶片弹性体有限元模型 |
| 2.3.3 机组集中参数-有限元混合动力学模型 |
| 2.4 水轮发电机组动力学方程 |
| 2.4.1 水轮发电机组系统总动能 |
| 2.4.2 水轮发电机组系统总势能 |
| 2.4.3 水轮发电机组动力学方程 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 复杂水流激励下水轮发电机组动力学特性研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 水轮发电机组水流激励特性研究 |
| 3.2.1 额定负荷工况下水流激励特性 |
| 3.2.2 部分负荷工况下水流激励特性 |
| 3.2.3 超负荷工况下水流激励特性 |
| 3.3 复杂水流激励下机组振动特性研究 |
| 3.3.1 水轮发电机组固有特性 |
| 3.3.2 水轮发电机组动态方程解耦变换 |
| 3.3.3 不同工况下水轮发电机组动态响应特性 |
| 3.4 机组水流激励特性实例分析 |
| 3.4.1 机组水流激励特性仿真分析 |
| 3.4.2 机组水流激励特性试验分析 |
| 3.5 机组动态响应特性实例分析 |
| 3.5.1 机组动态响应特性仿真分析 |
| 3.5.2 机组动态响应特性试验分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 复杂水流激励下水轮发电机组可靠性研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 结构功能函数 |
| 4.3 不同工况下机组的可靠性模型 |
| 4.3.1 额定负荷工况下的可靠性模型 |
| 4.3.2 部分负荷工况下的可靠性模型 |
| 4.3.3 超负荷工况下的可靠性模型 |
| 4.3.4 复杂工况下的可靠性模型 |
| 4.4 机组运行可靠性实例分析 |
| 4.4.1 机组失效概率仿真分析 |
| 4.4.2 机组运行可靠性仿真分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 5.3 主要创新点 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表论文情况 |
（7）基于深度学习的风电机组传动系统故障诊断方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 风电机组基本组成及典型故障 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 故障诊断技术研究现状 |
| 1.3.2 深度学习技术研究现状 |
| 1.4 故障诊断面临的主要问题 |
| 1.5 论文主要工作及章节安排 |
| 第2章 基于变分模态分解的风电机组信号处理 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 传动系统振动信号特点 |
| 2.2.1 滚动轴承 |
| 2.2.2 齿轮箱 |
| 2.2.3 论文中使用的数据集 |
| 2.3 变分模态分解 |
| 2.3.1 LMD和EMD |
| 2.3.2 VMD基本原理 |
| 2.3.3 仿真实例 |
| 2.4 VMD关键参数确定方法 |
| 2.4.1 相关系数 |
| 2.4.2 算法流程 |
| 2.5 实验验证 |
| 2.5.1 实验一 仿真信号 |
| 2.5.2 实验二 恒定工况下滚动轴承信号 |
| 2.5.3 实验三 风电机组齿轮箱信号 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于卷积神经网络的故障诊断研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 卷积神经网络 |
| 3.2.1 传统结构 |
| 3.2.2 卷积层 |
| 3.2.3 池化层 |
| 3.2.4 激活函数 |
| 3.2.5 全连接层 |
| 3.2.6 实验对比 |
| 3.3 优化技术 |
| 3.3.1 批量归一化 |
| 3.3.2 Dropout |
| 3.3.3 自适应矩估计 |
| 3.3.4 实验对比 |
| 3.4 基于多尺度卷积的故障诊断方法 |
| 3.4.1 GoogLeNet |
| 3.4.2 模块改进 |
| 3.4.3 实验对比 |
| 3.5 网络模型与输入的影响 |
| 3.5.1 网络模型 |
| 3.5.2 诊断流程 |
| 3.5.3 实验对比 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于深度残差网络的风电机组故障诊断研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 各种因素对诊断结果的影响 |
| 4.2.1 噪声的影响 |
| 4.2.2 复合故障的影响 |
| 4.3 残差网络 |
| 4.3.1 网络退化问题 |
| 4.3.2 ResNet |
| 4.4 注意力模型 |
| 4.4.1 SENet |
| 4.4.2 卷积块注意力模块 |
| 4.5 基于深度残差网络和注意力模型的故障诊断方法 |
| 4.5.1 模块改进 |
| 4.5.2 网络模型 |
| 4.6 实验对比 |
| 4.6.1 实验一 模拟噪声数据 |
| 4.6.2 实验二 复合故障数据 |
| 4.6.3 实验三 风电机组数据 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 基于深度迁移学习的风电机组故障诊断研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 面临的问题 |
| 5.2.1 网络自身的问题 |
| 5.2.2 工况差异性问题 |
| 5.2.3 实验分析 |
| 5.3 深度迁移学习 |
| 5.3.1 迁移学习 |
| 5.3.2 深度迁移学习 |
| 5.4 基于模型参数迁移和特征映射的故障诊断方法 |
| 5.4.1 迁移方案 |
| 5.4.2 网络模型 |
| 5.5 实验对比 |
| 5.5.1 实验一 风电机组变工况迁移 |
| 5.5.2 实验二 跨设备迁移 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 论文主要工作 |
| 6.2 下一步研究重点 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（8）燃气-蒸汽联合循环机组智能诊断与健康维护技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.1.1 联合循环机组在我国的发展 |
| 1.1.2 联合循环机组健康维护面临的挑战 |
| 1.1.3 联合循环机组健康维护的新机遇 |
| 1.2 课题的研究目的及意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 故障与健康概念内涵研究现状 |
| 1.3.2 知识与数据管理研究现状 |
| 1.3.3 联合循环机组智能诊断理论研究现状 |
| 1.3.4 联合循环机组智能诊断系统研究现状 |
| 1.4 本文的研究内容和结构安排 |
| 第2章 联合循环机组健康维护大数据系统研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 联合循环机组健康维护领域知识获取 |
| 2.2.1 FMEA和FTA基本理论 |
| 2.2.2 FMEA和FTA联合指导机组领域知识获取 |
| 2.2.3 联合循环机组领域知识获取结果 |
| 2.3 本体基本理论 |
| 2.3.1 本体的概念 |
| 2.3.2 本体的语义 |
| 2.3.3 OWL的语法 |
| 2.4 基于本体的领域知识和数据结构化表示 |
| 2.4.1 边界工况本体 |
| 2.4.2 故障知识本体 |
| 2.4.3 监测数据本体 |
| 2.4.4 案例验证 |
| 2.5 基于本体的语义性推理 |
| 2.5.1 基于OWL公理的本体语义性推理 |
| 2.5.2 基于SWRL的本体语义性推理 |
| 2.5.3 案例验证 |
| 2.6 基于本体的语义性查询 |
| 2.6.1 基于SPARQL的本体查询 |
| 2.6.2 基于本体的历史数据访问 |
| 2.6.3 案例验证 |
| 2.7 本章总结 |
| 第3章 联合循环机组健康状况异常检测研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 联合循环机组健康状况异常检测分析与流程设计 |
| 3.3 历史数据清洗 |
| 3.3.1 稳态工况判别 |
| 3.3.2 工况划分 |
| 3.3.3 基准样本筛选 |
| 3.4 变工况异常检测 |
| 3.4.1 联合循环机组变工况运行状态分析 |
| 3.4.2 变分自编码器基本理论 |
| 3.4.3 基于条件变自编码器的联合循环机组变工况基准模型 |
| 3.4.4 基于重构概率的异常检测 |
| 3.5 实例验证 |
| 3.5.1 数据清洗 |
| 3.5.2 参数预测 |
| 3.5.3 异常检测 |
| 3.6 本章总结 |
| 第4章 联合循环机组健康诊断与维护决策研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 联合循环机组智能诊断分析与流程设计 |
| 4.2.1 联合循环机组故障诊断特点 |
| 4.2.2 联合循环机组智能诊断的流程设计 |
| 4.3 诊断模型的构建 |
| 4.3.1 结构性因果模型基本理论 |
| 4.3.2 Leaky Noisy-Or假设 |
| 4.3.3 基于结构性因果模型的诊断模型 |
| 4.4 基于反事实推理的诊断决策 |
| 4.4.1 反事实推理基本理论 |
| 4.4.2 充分因与必要因诊断指标的定义 |
| 4.4.3 基于孪生网络的反事实推理计算框架 |
| 4.5 诊断模型的评价 |
| 4.5.1 诊断模型的敏度分析 |
| 4.5.2 诊断模型的可靠性分析 |
| 4.5.3 诊断模型的可解释性分析 |
| 4.6 实例验证 |
| 4.7 本章总结 |
| 第5章 联合循环机组智能诊断系统设计与实现 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 联合循环机组智能诊断系统的数字孪生模型 |
| 5.2.1 数字孪生基本理论 |
| 5.2.2 基于数字孪生的智能诊断系统框架 |
| 5.3 联合循环机组智能诊断系统的设计 |
| 5.3.1 系统需求分析 |
| 5.3.2 系统整体设计 |
| 5.3.3 大数据系统设计 |
| 5.3.4 模型算法库设计 |
| 5.3.5 人机交互系统设计 |
| 5.4 联合循环机组智能诊断系统的实现 |
| 5.4.1 系统技术框架概述 |
| 5.4.2 系统主要功能实现 |
| 5.5 本章总结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 论文的主要创新点 |
| 6.3 有待进一步开展的工作 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（9）考虑套圈残余应力和滚道损伤的圆柱滚子轴承刚度特性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 轴承接触力学研究现状 |
| 1.2.2 轴承刚度及其计算方法的研究现状 |
| 1.2.3 轴承滚道表面损伤下的轴承力学特性 |
| 1.3 课题的研究内容 |
| 2 考虑支承影响的圆柱滚子轴承刚度模型与测试验证 |
| 2.1 圆柱滚子轴承刚度模型 |
| 2.1.1 轴承结构参数 |
| 2.1.2 考虑支承影响的圆柱滚子轴承刚度有限元模型 |
| 2.1.3 基于套圈刚性假设的轴承静刚度解析模型 |
| 2.2 计算结果对比分析 |
| 2.2.1 网格尺寸合理性验证 |
| 2.2.2 轴承刚度的解析和仿真对比分析 |
| 2.3 圆柱滚子轴承静刚度模型试验测试验证 |
| 2.3.1 静刚度测试试验台 |
| 2.3.2 静刚度测试方法 |
| 2.3.3 测试结果 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 考虑套圈残余应力及其分布状态的轴承刚度特性 |
| 3.1 套圈残余应力的分布与表征 |
| 3.1.1 套圈残余应力的分布 |
| 3.1.2 套圈的分层表征 |
| 3.2 考虑套圈残余应力的轴承刚度特性 |
| 3.2.1 残余应力对接触刚度的影响 |
| 3.2.2 残余应力对径向刚度的影响 |
| 3.3 套圈残余应力分布状态对轴承刚度影响 |
| 3.3.1 套圈硬化层厚度对轴承刚度的影响 |
| 3.3.2 残余应力峰值位置对轴承刚度影响 |
| 3.3.3 残余应力峰值大小对轴承刚度影响 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 滚道裂纹对轴承刚度特性的影响分析 |
| 4.1 滚道裂纹故障特征及生长方式 |
| 4.2 滚道表层裂纹对轴承接触刚度的影响 |
| 4.2.1 表层裂纹下的轴承接触刚度 |
| 4.2.2 表层裂纹区域内的接触刚度 |
| 4.2.3 表层裂纹的发展过程对轴承接触刚度的影响 |
| 4.2.4 表层裂纹对轴承接触刚度影响的试验研究 |
| 4.3 气孔和夹杂导致的次表层裂纹对轴承接触刚度的影响 |
| 4.3.1 气孔和夹杂对轴承接触刚度的影响 |
| 4.3.2 气孔和夹杂区域内的接触刚度 |
| 4.3.3 次表层裂纹演化过程中的接触刚度 |
| 4.4 裂纹对轴承径向刚度的影响 |
| 4.4.1 表层裂纹对轴承径向刚度的影响 |
| 4.4.2 次表层裂纹下的轴承径向刚度 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 滚道局部脱落对轴承刚度特性的影响分析 |
| 5.1 滚道局部脱落故障特征 |
| 5.2 滚道局部脱落下轴承刚度模型 |
| 5.2.1 局部脱落下轴承刚度的解析模型 |
| 5.2.2 局部脱落下轴承刚度的有限元模型 |
| 5.3 滚道局部脱落下的轴承接触刚度 |
| 5.3.1 边缘尺寸对接触刚度的影响分析 |
| 5.3.2 边缘尺寸对接触刚度影响测试 |
| 5.3.3 局部脱落区域内的接触刚度 |
| 5.3.4 局部脱落发展过程中的接触刚度 |
| 5.4 滚道局部脱落下的轴承径向刚度 |
| 5.4.1 局部脱落边缘尺寸对轴承径向刚度的影响 |
| 5.4.2 局部脱落位置对轴承径向刚度的影响 |
| 5.4.3 局部脱落发展过程中的轴承径向刚度 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（10）大型风机叶片结构损伤诊断及疲劳寿命预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 符号说明 |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 风电行业发展概况 |
| 1.3 叶片结构损伤识别的研究现状 |
| 1.4 叶片疲劳寿命的研究现状 |
| 1.5 论文的主要内容与结构安排 |
| 2 风机叶片载荷分析理论基础 |
| 2.1 风机叶片受载概况 |
| 2.1.1 载荷分析理论 |
| 2.1.2 叶片载荷计算 |
| 2.2 疲劳分析理论 |
| 2.2.1 S-N曲线及条件疲劳极限 |
| 2.2.2 疲劳损伤累积理论 |
| 2.3 运用GH-Bladed获取叶片载荷 |
| 2.3.1 GH-Bladed软件简介 |
| 2.3.2 风力机参数定义 |
| 2.3.3 输出动态载荷 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 风机叶片有限元建模 |
| 3.1 Solid Works软件简介 |
| 3.2 叶片三维模型的生成 |
| 3.2.1 叶片结构及翼型 |
| 3.2.2 翼型坐标转换 |
| 3.2.3 叶片三维建模 |
| 3.3 ANSYS Workbench软件简介 |
| 3.3.1 有限元分析方法简介 |
| 3.3.2 Workbench平台简介 |
| 3.4 叶片有限元模型的生成 |
| 3.4.1 设置材料属性及铺层设计 |
| 3.4.2 网格划分 |
| 3.5 叶片瞬态动力学分析 |
| 3.5.1 瞬态动力学简介 |
| 3.5.2 叶片应力分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于应变模态的风机叶片损伤诊断 |
| 4.1 叶片常见的损伤类型 |
| 4.1.1 表层脱落 |
| 4.1.2 雷击 |
| 4.1.3 螺栓断裂失效 |
| 4.1.4 覆冰 |
| 4.1.5 裂纹及开裂 |
| 4.2 叶片损伤识别的常用方法 |
| 4.2.1 声发射检测技术 |
| 4.2.2 热成像检测技术 |
| 4.2.3 超声波检测技术 |
| 4.2.4 直接观察法 |
| 4.2.5 振动检测技术 |
| 4.2.6 其他检测技术 |
| 4.3 基于应变模态的风机叶片损伤识别 |
| 4.3.1 应变模态损伤识别的理论基础 |
| 4.3.2 叶片损伤结构有限元模型的建立 |
| 4.3.3 风机叶片位移模态分析 |
| 4.3.4 风机叶片应变模态分析 |
| 4.3.5 基于应变模态差分曲线的损伤定位 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 风机叶片疲劳寿命预测 |
| 5.1 风况参数 |
| 5.2 基于nCode的疲劳分析 |
| 5.2.1 nCode软件简介 |
| 5.2.2 叶片疲劳分析 |
| 5.2.3 联合Workbench和 ANSYS经典界面提取危险节点应力 |
| 5.2.4 雨流计数法 |
| 5.3 叶片疲劳寿命预测 |
| 5.3.1 风机叶片疲劳寿命的模糊性 |
| 5.3.2 隶属函数 |
| 5.3.3 风机叶片疲劳寿命模糊估计理论 |
| 5.3.4 风机叶片寿命估算 |
| 5.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 总结 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 攻读学位期间授权专利情况 |
| 攻读硕士学位期间参加科研项目情况 |
四、对大型机组振动、裂纹问题的探讨（论文参考文献）
- [1]大型风电设备健康监测技术研究现状与展望[J]. 苗婷婷. 大众标准化, 2021(17)
- [2]含裂纹的非线性振动梁结构过渡过程分析[D]. 王鑫. 沈阳建筑大学, 2021
- [3]考虑自由液面影响的贯流式水轮机瞬态特性研究[D]. 田迪阳. 西安理工大学, 2021
- [4]气动载荷影响下风力机叶片动态应力特性研究[D]. 赵元星. 内蒙古工业大学, 2021(01)
- [5]风力机叶片健康状态监测系统设计与应用研究[D]. 刘春苗. 内蒙古工业大学, 2021(01)
- [6]复杂水流激励下水轮发电机组动力学特性及其运行可靠性研究[D]. 毛息军. 广西大学, 2021(12)
- [7]基于深度学习的风电机组传动系统故障诊断方法研究[D]. 罗贤缙. 华北电力大学(北京), 2021
- [8]燃气-蒸汽联合循环机组智能诊断与健康维护技术研究[D]. 王仲. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [9]考虑套圈残余应力和滚道损伤的圆柱滚子轴承刚度特性研究[D]. 梁军帅. 大连理工大学, 2021(01)
- [10]大型风机叶片结构损伤诊断及疲劳寿命预测研究[D]. 韩桐桐. 青岛科技大学, 2021