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基于机器学习的风力发电机轴承故障诊断技术研究
目录
内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.2研究目标与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.3论文结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
理论基础与文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
2.1风力发电系统概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
2.2轴承故障类型与机理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
2.3机器学习在故障诊断中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
2.4相关技术综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
数据收集与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
3.1数据来源与采集方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
3.2数据预处理流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
3.2.1数据清洗．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
3.2.2特征工程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
3.2.3数据标准化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
3.3数据集构建与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
轴承故障诊断模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
4.1模型选择与设计原则．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
4.2传统故障诊断方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
4.2.1振动信号分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
4.2.2热成像技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
4.3机器学习模型介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
4.3.1支持向量机(SVM)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
4.3.2神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
4.3.3决策树和随机森林．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
4.3.4深度学习方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
4.4模型对比与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
5.1实验环境搭建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
5.2实验方案设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
5.2.1数据集划分．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
5.2.2训练集与测试集的选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
5.3模型训练与验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
5.3.1参数调优策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
5.3.2模型性能评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
5.4结果分析与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
案例研究与应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．
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