| 第一章 绪论 | 第1-14页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第8-9页 |
| ·设备故障诊断现状及诊断技术的发展 | 第9-11页 |
| ·电机故障诊断方法的探讨 | 第11-12页 |
| ·论文的主要工作 | 第12-14页 |
| 第二章 信号处理方法与神经网络理论 | 第14-27页 |
| ·信号频域的分析方法 | 第14-16页 |
| ·傅里叶变换 | 第14-16页 |
| ·功率谱分析 | 第16页 |
| ·小波变换的分析方法 | 第16-23页 |
| ·小波及小波变换的特性 | 第16-17页 |
| ·离散小波变换 | 第17-18页 |
| ·多分辨分析及其工程应用 | 第18-20页 |
| ·小波包分析的技术 | 第20-23页 |
| ·神经网络的理论 | 第23-26页 |
| ·人工神经元及算法 | 第23-24页 |
| ·BP网络的结构设计与算法 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 异步牵引电机转子断条的故障诊断 | 第27-37页 |
| ·转子断条故障的特点 | 第27-28页 |
| ·基于稳态定子电流分析的转子断条故障诊断 | 第28-33页 |
| ·电机稳态运行下负荷波动的识别 | 第29-31页 |
| ·Hilbert变换解调技术和线性调频Z变换频谱细化的断条故障识别 | 第31-33页 |
| ·电机转子断条的仿真 | 第33-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 异步牵引电机滚动轴承的故障诊断 | 第37-53页 |
| ·滚动轴承故障的特点与机理 | 第37-38页 |
| ·基于特征提取技术和神经网络的滚动轴承故障诊断 | 第38-45页 |
| ·滚动轴承的小波包-包络解调分析 | 第39-41页 |
| ·基于模糊数学的滚动轴承故障特征向量提取 | 第41-43页 |
| ·改进BP网络的故障诊断 | 第43-45页 |
| ·基于特征提取技术和神经网络的滚动轴承诊断仿真 | 第45-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 异步牵引电机故障诊断系统的设计 | 第53-62页 |
| ·异步牵引电机故障诊断系统的构成 | 第53页 |
| ·故障诊断系统的硬件设计与实现 | 第53-58页 |
| ·故障诊断系统的软件设计与实现 | 第58-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·论文总结 | 第62-63页 |
| ·展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读学位期间发表的论文及主要的研究成果 | 第69页 |