论文目录 | |
| 摘要 | 第1-6
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| Abstract | 第6-10
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| 第一章 绪论 | 第10-19
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| · 鼠笼异步电机故障诊断的意义 | 第10
页 |
| · 设备故障诊断技术的发展 | 第10-12
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| · 国内设备故障诊断技术的发展 | 第11
页 |
| · 国外设备故障诊断技术的发展 | 第11-12
页 |
| · 鼠笼异步电机的故障诊断法 | 第12-16
页 |
| · 电机故障诊断的基本原理 | 第12-13
页 |
| · 电机故障信号的采集技术 | 第13-14
页 |
| · 电机故障信号的分析和处理方法 | 第14-15
页 |
| · 电机的故障诊断方法 | 第15-16
页 |
| · 基于DSP 的鼠笼异步电机故障综合诊断 | 第16-17
页 |
| · 课题来源 | 第17
页 |
| · 本文的主要研究内容和工作 | 第17-19
页 |
| 第二章 鼠笼异步电机故障机理分析及故障信号仿真 | 第19-33
页 |
| · 鼠笼异步电机的故障种类 | 第19
页 |
| · 鼠笼异步电机的电气故障的机理分析及特征 | 第19-25
页 |
| · 定子匝间短路故障机理分析 | 第19-22
页 |
| · 转子断条故障机理分析 | 第22-25
页 |
| · 鼠笼异步电机的机械故障的机理分析及特征 | 第25-31
页 |
| · 转子偏心故障机理分析 | 第25-28
页 |
| · 轴承故障机理分析 | 第28-31
页 |
| · 鼠笼异步电机故障信号的仿真 | 第31-33
页 |
| 第三章 基于小波包分解的信号分析与处理 | 第33-41
页 |
| · 小波分析的形成与发展 | 第33-34
页 |
| · 小波的定义 | 第34-36
页 |
| · 多分辨分析 | 第36-37
页 |
| · 小波包理论 | 第37-39
页 |
| · 小波分析与FOURIER 分析相比的优势 | 第39-40
页 |
| · 基于小波包的频带分析技术和信号的特征提取 | 第40-41
页 |
| 第四章 神经网络及在故障诊断中的应用 | 第41-52
页 |
| · 神经网络概论 | 第41-43
页 |
| · 神经网络的发展 | 第41-42
页 |
| · 神经网络的主要特点 | 第42-43
页 |
| · 神经网络的应用范围 | 第43
页 |
| · BP 神经网络模型 | 第43-50
页 |
| · 神经元模型 | 第44-45
页 |
| · BP 神经网络的结构及其算法 | 第45-48
页 |
| · BP 算法存在的问题 | 第48
页 |
| · BP 改进型学习算法 | 第48-50
页 |
| · 神经网络故障诊断模型 | 第50-52
页 |
| · 单神经网络故障诊断 | 第50-51
页 |
| · 基于任务分解的神经网络故障诊断 | 第51-52
页 |
| 第五章 基于小波包—神经网络的电机故障诊断的计算机仿真 | 第52-59
页 |
| · 小波分析和神经网络的结合途径 | 第52
页 |
| · 小波包分析和神经网络的松散型结合 | 第52-53
页 |
| · 对电机定子电流信号进行小波包分解 | 第53-54
页 |
| · 利用小波包分析进行电机故障信号特征提取 | 第54-56
页 |
| · 基于小波包—神经网络的鼠笼异步电机故障综合诊断 | 第56
页 |
| · 电机故障诊断计算机仿真实验结果 | 第56-59
页 |
| 第六章 基于DSP 的鼠笼异步电机故障综合诊断 | 第59-76
页 |
| · DSP 芯片的结构特征 | 第59-60
页 |
| · DSP 芯片的选择 | 第60-61
页 |
| · TMS320F2812 处理器的主要特点和开发工具的选择 | 第61-63
页 |
| · CCS 开发系统 | 第63-64
页 |
| · TMS320F2812 的Q 格式定点数 | 第64-67
页 |
| · 定点DSP Q 格式数据简介 | 第64-65
页 |
| · Q15 格式乘法的结果溢出问题 | 第65-66
页 |
| · Q15 格式整型数乘法运算溢出问题的解决 | 第66-67
页 |
| · 电机定子电流信号的采样 | 第67-69
页 |
| · DSP 外部数据存储器的扩展 | 第69
页 |
| · 基于DSP 的鼠笼异步电机的定子匝间短路故障诊断 | 第69-71
页 |
| · 对电机故障信号进行五层小波包分解 | 第69-70
页 |
| · 提取出电机定子匝间短路故障的特征向量 | 第70-71
页 |
| · 运用神经网络实现电机定子匝间短路故障诊断 | 第71
页 |
| · 基于DSP 的电机定子匝间短路故障诊断的实验结果 | 第71
页 |
| · 基于DSP 的鼠笼异步电机的轴承和偏心故障诊断 | 第71-75
页 |
| · 对电机故障信号进行五层小波包分解 | 第71-72
页 |
| · 提取出电机轴承和偏心故障的对数特征向量 | 第72-73
页 |
| · 运用神经网络实现电机轴承和偏心故障诊断 | 第73
页 |
| · 基于DSP 的电机轴承和偏心故障诊断的实验结果 | 第73-75
页 |
| · 基于DSP 的鼠笼异步电机故障综合诊断系统工作示意图 | 第75-76
页 |
| 第七章 鼠笼异步电机故障综合诊断实验 | 第76-85
页 |
| · 鼠笼异步电机故障信号柔性模拟系统 | 第76-77
页 |
| · PCI-1710HG 板卡与DSP 连接电压限幅保护电路 | 第77-78
页 |
| · 电机故障诊断结果的LED 数码管显示 | 第78-80
页 |
| · 光电隔离驱动电路的设计 | 第78-79
页 |
| · DSP 控制数码管实现显示电路 | 第79-80
页 |
| · 鼠笼异步电机故障综合诊断实验平台的建立 | 第80-81
页 |
| · 鼠笼异步电机故障综合诊断实验结果 | 第81-85
页 |
| 第八章 总结与展望 | 第85-87
页 |
| · 论文总结 | 第85
页 |
| · 工作展望 | 第85-87
页 |
| 参考文献 | 第87-90
页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第90-91
页 |
| 致谢 | 第91-92
页 |
