基于模糊神经网络的风电齿轮箱故障诊断系统研究

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风电齿轮箱是风力发电系统中最关键的设备之一,一旦其发生故障,会对整个风力发电系统造成严重损失,因此研究风电齿轮箱的故障诊断技术具有重要意义。为了能够实时监测风电齿轮箱的运行状态并能及时诊断出故障,本文针对风电齿轮箱故障诊断现有问题,深入研究其故障机理,在此基础上进一步开展齿轮箱故障诊断算法研究,并设计风电齿轮箱的故障诊断监测系统。本文的主要研究工作包括:(1)风电齿轮箱故障机理研究。首先对风电齿轮箱的工作原理、常见的故障种类、故障产生机理以及故障表征进行深入地研究,并在齿轮箱故障机理分析的基础上,总
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多孔炭具有孔径分布易控、比表面积高和导电性好等突出优势,被广泛应用于电化学储能。煤焦油沥青是煤焦油经过蒸馏加工后的重质残留物,具有碳含量高、储量丰富、价格低廉等优点,是制备功能性炭材料的优质前驱体。本论文以煤焦油沥青作为碳源,通过化学活化、化学发泡等方法设计合成各种多孔炭材料,将其用作超级电容器和锂离子电池电极材料,进一步研究了多孔炭的结构和化学组成对其电化学储能性能的影响。主要研究内容和结果如下
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