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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--大数据驱动的风电齿轮箱智能健康监测系统设计
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大数据驱动的风电齿轮箱智能健康监测系统设计
 
     论文目录
 
中文摘要第3-4页
英文摘要第4-8页
1 绪论第8-18页
    1.1 课题来源第8页
    1.2 课题研究背景及意义第8-11页
    1.3 风电齿轮箱健康监测技术国内外研究现状第11-13页
    1.4 风电齿轮箱健康监测系统国内外研究现状第13-15页
    1.5 论文研究工作及内容安排第15-18页
        1.5.1 论文研究工作第15-16页
        1.5.2 论文内容安排第16-18页
2 大数据驱动的风电齿轮箱智能健康监测系统总体设计第18-26页
    2.1 系统需求分析第18-19页
    2.2 系统设计原则第19页
    2.3 系统总体架构设计第19-23页
    2.4 风电大数据源第23-25页
        2.4.1 SCADA监测大数据第23-25页
        2.4.2 CMS监测大数据第25页
    2.5 本章小结第25-26页
3 大数据驱动的风电齿轮箱健康监测系统后台功能层设计第26-36页
    3.1 系统采集层设计第26-29页
    3.2 系统存储层设计第29-32页
    3.3 系统计算层选型第32-34页
    3.4 本章小结第34-36页
4 大数据驱动的风电齿轮箱智能健康监测分析方法研究第36-56页
    4.1 系统分析层功能设计第36-37页
    4.2 基于深度学习融合SCADA大数据的风电齿轮箱故障预警第37-46页
        4.2.1 基于Spark-SQL的数据清洗第38-39页
        4.2.2 基于深度变分自编码网络的风电齿轮箱预警模型构建第39-42页
        4.2.3 风电齿轮箱在线健康监测指标提取第42页
        4.2.4 风电齿轮箱故障预警评判准则第42-43页
        4.2.5 实测数据验证第43-46页
    4.3 基于CMS大数据的风电齿轮箱状态趋势分析第46-54页
        4.3.1 基于Hive的数据清洗第47页
        4.3.2 风电齿轮箱故障特征频率计算第47-49页
        4.3.3 振动监测特征指标提取第49-51页
        4.3.4 滑动窗口分析第51-52页
        4.3.5 实测数据验证第52-54页
    4.4 本章小结第54-56页
5 大数据驱动的风电齿轮箱智能健康监测系统集成及应用第56-68页
    5.1 系统应用层设计第56-57页
    5.2 系统开发环境第57-58页
    5.3 系统后端环境部署第58-61页
        5.3.1 分布式文件存储系统HDFS搭建第58-60页
        5.3.2 数据导入工具Sqoop安装第60-61页
        5.3.3 数据仓库Hive搭建第61页
        5.3.4 分布式计算引擎Spark搭建第61页
    5.4 系统前端可视化实现第61-67页
        5.4.1 系统登录界面第62页
        5.4.2 系统主页界面第62-63页
        5.4.3 系统SCADA大数据分析功能界面第63-65页
        5.4.4 系统CMS大数据分析功能界面第65-67页
        5.4.5 系统报表查询界面第67页
    5.5 本章小结第67-68页
6 总结与展望第68-70页
    6.1 论文工作总结第68页
    6.2 后续工作展望第68-70页
参考文献第70-74页
附录第74-76页
    A.作者在攻读学位期间发表的论文目录第74页
    B.作者在攻读学位期间参与的科研项目第74页
    C.学位论文数据集第74-76页
致谢第76页

 
 
论文编号BS4609743,这篇论文共76
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