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双定子无铁芯永磁同步直线电机退磁故障识别分类研究

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双定子无铁芯永磁同步直线电机退磁故障识别分类研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-9页
第一章 绪论第14-27页
    1.1 研究背景与课题来源第14-16页
    1.2 永磁电机故障诊断研究概述第16-19页
    1.3 永磁电机退磁故障诊断国内外研究现状第19-23页
        1.3.1 永磁电机退磁故障诊断方法概述第19-21页
        1.3.2 永磁电机退磁故障识别分类国内外研究现状分析第21-23页
    1.4 论文的主要研究工作第23-27页
        1.4.1 论文主要研究内容与技术路线第23-25页
        1.4.2 内容结构安排第25-26页
        1.4.3 论文创新点第26-27页
第二章 DSA-PMSLM退磁计算模型建立及故障预设第27-43页
    2.1 DSA-PMSLM拓扑结构介绍第27-29页
    2.2 基于等效磁化强度法的DSA-PMSLM解析分析第29-34页
    2.3 DSA-PMSLM有限元建模及退磁故障预设第34-39页
        2.3.1 DSA-PMSLM有限元建模第34-38页
        2.3.2 DSA-PMSLM退磁故障预设第38-39页
    2.4 退磁故障对DSA-PMSLM性能影响分析第39-42页
        2.4.1 退磁故障对DSA-PMSLM气隙磁场的分布影响分析第39-40页
        2.4.2 退磁故障对DSA-PMSLM空间谐波的影响分析第40-41页
        2.4.3 退磁故障对DSA-PMSLM推力性能的影响分析第41-42页
    2.5 本章小结第42-43页
第三章 永磁体退磁机理及热退磁模型实验研究第43-56页
    3.1 钕铁硼永磁体退磁机理研究第43-47页
        3.1.1 温度退磁机理第43-45页
        3.1.2 外磁场退磁机理第45-46页
        3.1.3 时效、化学、振动、制造缺陷退磁机理第46-47页
    3.2 永磁体热退磁实验平台搭建第47-50页
    3.3 基于极限学习机的永磁体热退磁模型建立第50-55页
    3.4 本章小结第55-56页
第四章 DSA-PMSLM退磁故障特征提取第56-101页
    4.1 DSA-PMSLM退磁故障信号对比选取研究第56-62页
        4.1.1 电场信号选取分析第56-59页
        4.1.2 振动信号选取分析第59-60页
        4.1.3 基于“气隙磁密三线”方法的磁场信号选取分析第60-62页
    4.2 基于希尔伯特黄变换的DSA-PMSLM退磁故障特征量提取研究第62-67页
        4.2.1 希尔伯特黄(HHT)理论分析第62-65页
        4.2.2 HHT提取DSA-PMSLM退磁故障特征仿真实验研究第65-67页
    4.3 基于连续小波变换的DSA-PMSLM退磁故障特征量提取研究第67-78页
        4.3.1 连续小波变换理论分析第68-69页
        4.3.2 CWT提取DSA-PMSLM退磁故障特征仿真实验研究第69-78页
    4.4 基于TT变换的DSA-PMSLM退磁故障特征量提取研究第78-87页
        4.4.1 TT变换理论分析第78-80页
        4.4.2 TT变换提取DSA-PMSLM退磁故障特征仿真实验研究第80-87页
    4.5 基于Teager-Hanning能量算子的DSA-PMSLM退磁故障特征量提取研究第87-100页
        4.5.1 连续复小波变换理论分析第88-89页
        4.5.2 基于复小波变换的故障信号包络线提取仿真实验研究第89-93页
        4.5.3 Teager-Hanning能量算子理论分析第93-96页
        4.5.4 基于Teager-Hanning能量算子的退磁故障特征提取仿真实验研究第96-100页
    4.6 本章小结第100-101页
第五章 DSA-PMSLM退磁故障识别分类研究第101-119页
    5.1 DSA-PMSLM退磁故障分类标签定义及样本库建立第101-105页
    5.2 基于特征加权k最近邻的DSA-PMSLM退磁故障识别分类研究第105-109页
        5.2.1 特征加权k最近邻分类器理论分析第105-108页
        5.2.2 基于FW-KNN的 DSA-PMSLM退磁故障分类结果分析第108-109页
    5.3 基于决策树的DSA-PMSLM退磁故障识别分类研究第109-114页
        5.3.1 决策树分类器理论分析第110-112页
        5.3.2 基于决策树的DSA-PMSLM退磁故障分类结果分析第112-114页
    5.4 基于随机森林的DSA-PMSLM退磁故障识别分类研究第114-118页
        5.4.1 随机森林分类器理论分析第114-116页
        5.4.2 基于随机森林的DSA-PMSLM退磁故障分类结果分析第116-118页
    5.5 本章小结第118-119页
第六章 实验验证第119-131页
    6.1 DSA-PMSLM退磁样机制作第120-121页
    6.2 DSA-PMSLM退磁实验平台搭建第121-123页
    6.3 实验验证及结果分析第123-130页
        6.3.1 三线磁密故障信号测量实验验证第123-125页
        6.3.2 Teager-Hanning能量算子提取磁密信号故障特征实验验证第125-128页
        6.3.3 RF识别分类故障实验验证第128-130页
    6.4 本章小结第130-131页
第七章 总结与展望第131-134页
    7.1 本文总结第131-133页
    7.2 工作展望第133-134页
参考文献第134-146页
攻读博士学位期间的学术成果第146-148页
致谢第148页

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