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  • 正版新书]风电机组振动监测、故障诊断与寿命预测滕伟,柳亦兵,丁
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    • 作者: 滕伟,柳亦兵,丁显著 | 滕伟,柳亦兵,丁显编 | 滕伟,柳亦兵,丁显译 | 滕伟,柳亦兵,丁显绘
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2023-11-01
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    • 作者: 滕伟,柳亦兵,丁显著| 滕伟,柳亦兵,丁显编| 滕伟,柳亦兵,丁显译| 滕伟,柳亦兵,丁显绘
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2023-11-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:300000
    • 页数:196
    • 开本:16开
    • ISBN:9787111735571
    • 版权提供:机械工业出版社
  • 作者: 滕伟,柳亦兵,丁显
  • 著: 滕伟,柳亦兵,丁显
  • 装帧: 平装
  • 印次: 1
  • 定价: 79
  • ISBN: 9787111735571
  • 出版社: 机械工业出版社
  • 开本: 16开
  • 印刷时间: 暂无
  • 语种: 暂无
  • 出版时间: 2023-11-01
  • 页数: 196
  • 外部编号: 庄村28234
  • 版次: 1
  • 成品尺寸: 暂无
  • 第1章绪论1
    11风能产业与特点概述1
    111风能产业发展概述1
    112风电机组故障诊断与寿命预测的
    意义3
    12风电机组状态监测技术4
    121振动监测技术5
    122油液监测技术6
    123无损检测技术7
    124不平衡状态监测技术8
    125基于模态分析的状态监测技术8
    13风电机组传动链故障诊断方法9
    131风电齿轮箱故障动力学模型9
    132变转速工况下故障特征提取10
    133故障信息增强方法11
    134智能故障诊断方法12
    135风电机组关键部件寿命预测
    方法12
    14风电机组振动诊断与预测技术难点13
    15风电机组监测、诊断技术发展的
    关键14
    第2章风电机组结构及运行控制16
    21风电机组总体结构16
    22双馈机组传动链结构18
    23直驱机组结构20
    24半直驱机组结构21
    25风电机组运行控制原理21
    251风力发电的空气动力学模型21
    252风电机组的控制技术27
    第3章风电机组振动监测基础36
    31风电机组传动链失效原因36
    311交变载荷引起的疲劳损伤37
    312过载引起的损伤37
    313维护不当引起的故障39
    32齿轮、轴承故障状态下的振动机理40
    321齿轮故障振动调制机理40
    322轴承故障振动调制机理41
    33风电齿轮箱故障特征频率42
    331一级行星+两级平行结构齿轮箱
    特征频率42
    332二级行星+一级平行结构齿轮箱
    特征频率43
    333行星级各齿轮故障特征频率44
    334定轴轴承故障特征频率45
    335行星轴承故障特征频率45
    34风电机组传动链振动监测系统46
    341在线振动监测系统46
    342离线振动监测系统49
    343振动采样频率的确定50
    35风电机组传动链振动评价标准50
    351风电检测认证及振动测试标准50
    352风电机组振动评价标准51
    第4章风电机组传动链故障特征
    提取53
    41振动信号基本分析方法53
    411时域分析53
    412频域分析53
    413包络解调分析54
    414倒频谱分析54
    42行星部件故障特征提取55
    421行星轮系局部故障56
    422行星轮系分布式故障57
    423行星轴承故障73
    43风电齿轮箱典型故障特征提取73
    431中间轴小齿轮崩齿故障73
    432高速轴齿轮故障74
    433齿轮、轴承复合故障75
    44发电机轴承故障特征描述与提取84
    441轴承润滑不良84
    442轴承电腐蚀故障85
    443轴承打滑跑圈故障87
    444发电机轴承保持架故障87
    445电磁振动下发电机轴承故障88
    45自适应故障特征提取97
    451自适应特征提取方法98
    452基于经验模态分解的齿轮故障
    特征提取102
    453基于经验小波变换的轴承故障
    特征提取109
    46风轮不平衡故障特征提取112
    第5章风电机组群智能故障诊断116
    51智能故障诊断基础116
    511有监督学习的模式识别原理116
    512无监督学习的模式识别原理119
    513两种模式识别方法的比较120
    52基于自适应共振神经网络的风电机组
    趋势分析120
    521ART2神经网络结构120
    522ART2神经网络学习算法121
    523基于ART2神经网络的发电机
    轴承健康趋势分析124
    53结合ART2神经网络和C均值聚类的
    机组群智能诊断128
    531ART2神经网络算法存在的
    问题128
    532C均值聚类算法129
    533结合ART2神经网络和C均值
    聚类的分类算法129
    534风电机组设备群故障诊断130
    54基于模糊核聚类的风电机组故障
    诊断133
    541模糊核聚类算法133
    542优化模糊核聚类算法137
    543基于模糊核聚类算法的故障
    诊断139
    544风电机组故障诊断案例142
    第6章风电机组轴承剩余使用寿命
    预测146
    61风电机组轴承剩余使用寿命预测基本
    概念146
    62基于神经网络滚动更新的风电齿轮箱
    轴承剩余使用寿命预测147
    621短期趋势预测的神经网络148
    622剩余使用寿命预测流程148
    623案例分析149
    63基于改进无迹粒子滤波的发电机轴承
    剩余使用寿命预测156
    631贝叶斯滤波156
    632剩余使用寿命预测流程160
    633案例分析160
    64基于特征融合与自约束状态空间估计的
    轴承剩余使用寿命预测166
    641轴承健康指标构建166
    642自约束状态空间估计器169
    643案例分析172
    参考文献182

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