基于粗糙集与神经网络的异步电机故障诊断方法的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| ·本课题研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| ·异步电机故障诊断的研究历程及发展方向 | 第11-15页 |
| ·本文的主要研究内容和工作 | 第15-16页 |
| 2 异步电机基本原理及故障机理分析 | 第16-23页 |
| ·异步电机基本原理 | 第16-17页 |
| ·异步电机常见故障机理分析 | 第17-23页 |
| ·定子故障及其诊断原理 | 第17-19页 |
| ·转子故障及诊断原理 | 第19-21页 |
| ·轴承故障 | 第21页 |
| ·电气不平衡故障 | 第21-23页 |
| 3 粗糙集和神经网络理论 | 第23-36页 |
| ·粗糙集理论 | 第23-28页 |
| ·概述 | 第23-24页 |
| ·粗糙集理论的基本概念 | 第24-26页 |
| ·粗糙集理论的知识推理过程 | 第26页 |
| ·粗糙集的应用 | 第26-28页 |
| ·神经网络 | 第28-36页 |
| ·神经网络的概述 | 第28-29页 |
| ·神经网络控制的设计原则 | 第29-30页 |
| ·BP 神经网络 | 第30-36页 |
| 4 基于粗糙集-神经网络的集成理论及数据处理方法 | 第36-43页 |
| ·集成理论概述 | 第36-38页 |
| ·粗糙集神经网络的思路特点与算法描述 | 第38-39页 |
| ·粗糙集与神经网络中数据的预处理 | 第39-42页 |
| ·粗糙集连续属性的离散化 | 第39-40页 |
| ·分块决策表的属性约简方法 | 第40-41页 |
| ·神经网络数据的归一化 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 5 基于粗糙集与神经网络的电机故障的仿真 | 第43-59页 |
| ·单故障仿真 | 第43-55页 |
| ·单故障 BP 神经网络仿真 | 第45-47页 |
| ·基于粗糙集与神经网络的电机单故障诊断的仿真 | 第47-55页 |
| ·基于粗糙集与神经网络的电机多故障的仿真 | 第55-58页 |
| ·基于 BP 神经网络对电机多故障诊断的仿真 | 第56-57页 |
| ·基于粗糙集与神经网络对电机多故障诊断的仿真 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 6 总结与展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 附录 | 第64-68页 |
| 发表论文情况 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
