基于小波变换的无刷直流电机智能故障诊断的研究

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基于小波变换的无刷直流电机智能故障诊断的研究

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基于小波变换的无刷直流电机智能故障诊断的研究

论文目录
摘要	第1-8 页
ABSTRACT	第8-9 页
插图索引	第9-11 页
插表索引	第11-12 页
第1章绪论	第12-19 页
· 课题研究的目的和意义	第12-13 页
· 电机故障诊断技术研究的现状	第13-14 页
· 故障检测与诊断方法介绍	第14-16 页
· 传统故障检测方法及其比较	第14-16 页
· 最新故障诊断理论及方法	第16 页
· 小波变换理论的研究及其在电机系统中的应用	第16-18 页
· 小波变换在电机故障诊断系统中的应用概况	第16-18 页
· 小波变换检测电机故障的优越性	第18 页
· 本文的主要研究内容	第18-19 页
第2章小波分析理论与傅里叶分析对比研究	第19-36 页
· 引言	第19 页
· 傅里叶变换的原理及仿真分析	第19-22 页
· 傅里叶分析的原理	第19-20 页
· 傅里叶变换仿真实验及结果分析	第20-22 页
· 小波变换的理论及仿真分析	第22-27 页
· 小波变换的原理	第22-23 页
· 小波变换的特点	第23-25 页
· 小波变换仿真实验及结果分析	第25-27 页
· 小波函数的特征与选取	第27-29 页
· 小波基的特性	第27-28 页
· 小波函数的选取	第28-29 页
· 分解尺度的确定	第29 页
· 多分辨率分析和Mallat法	第29-33 页
· 多分辨率分析	第29-31 页
· 一维Mallat算法	第31-33 页
· 小波变换和傅里叶变换对比	第33-36 页
· 傅里叶分析和小波分析进行比较	第33-34 页
· 傅里叶分析的不足之处	第34-36 页
第3章基于小波分析的逆变器故障特征提取	第36-50 页
· 逆变器故障研究	第36-37 页
· 逆变器故障工况分析	第36-37 页
· 逆变器故障分类	第37 页
· 逆变器短路故障仿真研究	第37-47 页
· 仿真软件介绍	第37-38 页
· 逆变器短路故障仿真分析	第38-47 页
· 小波多分辨率分析提取信号故障特征向量	第47-50 页
第4章利用神经网络分类器进行故障分类	第50-64 页
· 人工神经网络基本理论	第51-53 页
· 神经元模型	第51 页
· 神经元中的激励函数	第51-53 页
· BP神经网络算法分析研究	第53-57 页
· BP网络结构图	第53-54 页
· BP网络算法流程图	第54-55 页
· BP网络学习算法	第55-57 页
· 利用神经网络实现逆变器故障诊断	第57-64 页
· BP神经网络模型的建立原则	第57-58 页
· BP神经网络的训练与仿真	第58-61 页
· 逆变器的故障诊断结果	第61-64 页
结论与展望	第64-65 页
参考文献	第65-68 页
致谢	第68-69 页
附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文目录	第69-70 页
附录 B 攻读学位期间所参加的学术活动	第70页

本篇论文共70页，点击这进入下载页面。

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