基于神经网络的行波超声电机的摩擦材料故障诊断

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基于神经网络的行波超声电机的摩擦材料故障诊断

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基于神经网络的行波超声电机的摩擦材料故障诊断

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-6页
目录	第6-8页
第1章绪论	第8-17页
· 课题背景及研究的目的和意义	第8页
· 国内外相关技术研究现状	第8-13页
· 超声电机研究现状	第8-10页
· 超声电机故障诊断研究现状	第10-11页
· 行波超声电机故障类型	第11-13页
· 人工神经网络在电机故障诊断中的应用及其优势	第13-16页
· 人工神经网络在电机故障诊断中的应用	第14-15页
· 人工神经网络在故障诊断中的优势	第15-16页
· 本课题主要研究内容	第16-17页
第2章摩擦材料故障测试系统及试验方法	第17-30页
· 行波超声电机试验测试系统	第17-23页
· 测试系统试验台	第17-21页
· 测试系统软件	第21-22页
· 试验台功能及特点	第22-23页
· 摩擦材料故障对行波超声电机性能的影响	第23-29页
· 摩擦材料过度磨损	第24-26页
· 摩擦材料剥落	第26-29页
· 本章小结	第29-30页
第3章行波超声电机摩擦材料故障信号研究	第30-46页
· 故障信号产生机理及特征分析	第30-33页
· 噪声信号	第31-32页
· 孤极反馈电压信号	第32页
· 温度信号	第32-33页
· 故障信号采集	第33-37页
· 噪声信号测试条件	第34-36页
· 温度信号测试条件	第36-37页
· 故障信号分析处理及特征提取	第37-45页
· 噪声信号分析处理方法	第37-42页
· 驱动和反馈电压信号分析处理方法	第42-43页
· 其他故障信号的分析处理方法	第43-45页
· 行波超声电机摩擦材料剥落故障特征提取	第45页
· 本章小结	第45-46页
第4章基于神经网络的摩擦材料故障识别方法	第46-61页
· 摩擦材料故障类型识别	第46-54页
· 数据样本预处理	第46-49页
· BP 神经网络的设计	第49-54页
· 摩擦材料故障程度判断	第54-58页
· 摩擦材料剥落	第54-56页
· 摩擦材料过度磨损	第56-58页
· 神经网络测试	第58-60页
· 本章小结	第60-61页
结论	第61-62页
参考文献	第62-65页
攻读学位期间发表的学术论文	第65-67页
致谢	第67 页

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