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目录
第1章绪论
1．1研究背景与意义
1．2海上风电系统故障预测与视情维修方法研究进展
1．2．1结构损伤预测方法研究进展
1．2．2海上风电系统维护方法研究进展
1．2．3考虑天气因素的海上风电场综合维护策略研究进展
1．3存在的主要问题
1．4本文研究内容
1．5本文创新点
第2章基于分步识别的神经网络结构损伤预测方法研究
2．1概述
2．2基于神经网络的损伤预测原理
2．2．1基于振动方法的损伤识别基本原理
2．2．2神经网络概述
2．2．3BP神经网络模型
2．3广义回归神经网络
2．3．1广义回归神经网络算法
2．3．2广义回归神经网络结构
2．4基于遗传算法改进的BP神经网络
2．4．1遗传算法原理
2．4．2遗传算法优化BP神经网络方法
2．5基于分步识别的神经网络损伤预测方法
2．5．1网络输入参数的选择
2．5．2原理和流程
2．6本章小结
第3章海上风机塔筒结构损伤预测方法验证
3．1概述
3．2模型实验
3．2．1实验目的
3．2．2实验装置及设备
3．2．3实验设置
3．2．4测量结果
3．3数值模拟
3．3．1有限元建模
3．3．2有限元模型修正及计算
3．3．3塔筒损伤结果对比分析
3．4方法验证
3．4．1有限元创建损伤工况
3．4．2风机塔筒损伤位置判断
3．4．3风机塔筒损伤程度判断
3．4．4方法对比分析
3．4．5案例分析
3．5本章小结
第4章海上风电系统视情维修优化方法研究
4．1概述
4．2视情维修的内涵与特点
4．2．2海上风电系统状态-机会维修的可行性
4．2．3状态-机会维修的模型特点
4．3基于ANN的风机部件寿命预测模型
4．3．1海上风机设备的ANN预测方法
4．3．2预测失效时间分布估计
4．3．3条件失效概率计算
4．4基于砧州的海上风电系统状态-机会维修优化方法
4．4．1关键设备选择与维修模型假设
4．4．2海上风电系统状态-机会维修优化模型
4．4．3模型求解方法
4．5计算实例对比及分析
4．5．1计算参数
4．5．2状态-机会维修方案t
4．5．3经济性分析
4．5．4与陆上风机启动状态维修方法进行比较
4．6本章小结
第5章海上风电场综合维护优化策略研究
5．1概述
5．2海上风电场维修决策及影响因素
5．2．1天气可及性对海上风电场维护的影响
5．2．2设备不完全维修的处理方法
5．3考虑天气窗口的海上风电场可及性评价方法
5．3．1基于L-矩的参数估计理论
5．3．2天气窗口模型的建立
5．3．3等待窗口的最优拟合分布
5．3．4等待窗口估计
5．4海上风电场综合维修策略
5．4．1假设条件
5．4．2计算维修可靠度阈值
5．4．3考虑天气影响的海上风电场机会维修模型
5．4．4海上风电场机会成组优化模型
5．5海上风电场综合维护计算实例
5．5．1金风科技大丰田风场的选址和维护情况
5．5．2计算大丰田风场维修方案
5．5．3经济性分析
5．6本章小结
结论
参考文献
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果
致谢