| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 注释表 | 第11-12页 |
| 缩略词 | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-20页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第13-14页 |
| 1.2 牵引电机驱动系统复合故障研究现状 | 第14-18页 |
| 1.2.1 牵引电机驱动系统复合故障 | 第14-16页 |
| 1.2.2 复合故障诊断的国内外研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3 本文主要研究工作及内容安排 | 第18-20页 |
| 第二章 基于Park矢量模的定子匝间短路与转子断条故障诊断 | 第20-38页 |
| 2.1 定子匝间短路与转子断条复合故障诊断方法 | 第20-21页 |
| 2.2 基于小波分析的电流信号降噪 | 第21-27页 |
| 2.2.1 小波分解 | 第22-26页 |
| 2.2.2 小波降噪 | 第26-27页 |
| 2.3 基于扩展Park矢量方法的复合故障特征提取 | 第27-28页 |
| 2.4 基于改进BP神经网络的故障诊断与估计 | 第28-32页 |
| 2.4.1 BP神经网络基本原理 | 第28-30页 |
| 2.4.2 改进的BP神经网络 | 第30-32页 |
| 2.5 实验验证 | 第32-37页 |
| 2.5.1 实验平台介绍 | 第32-33页 |
| 2.5.2 实验结果及分析 | 第33-37页 |
| 2.6 本章小结 | 第37-38页 |
| 第三章 基于三相平均电流的电流传感器增益与偏置故障诊断 | 第38-52页 |
| 3.1 电流传感器增益与偏置复合故障诊断方法 | 第38-39页 |
| 3.2 电流传感器复合故障对电机驱动系统的影响分析 | 第39-41页 |
| 3.3 基于时域分析的复合故障特征提取 | 第41-43页 |
| 3.4 基于Fisher判别分析的故障诊断与估计 | 第43-45页 |
| 3.5 实验结果及分析 | 第45-51页 |
| 3.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 基于Hilbert模的IGBT开路与电阻性能退化故障诊断 | 第52-71页 |
| 4.1 IGBT开路与电阻性能退化复合故障诊断方法 | 第52-53页 |
| 4.2 基于Hilbert模的复合故障特征提取 | 第53-55页 |
| 4.3 基于支持向量机的多分类器设计 | 第55-61页 |
| 4.3.1 支持向量机理论 | 第55-60页 |
| 4.3.2 基于遗传算法参数优化的支持向量机多分类器设计 | 第60-61页 |
| 4.4 仿真结果及分析 | 第61-70页 |
| 4.5 本章小结 | 第70-71页 |
| 第五章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 5.1 工作总结 | 第71-72页 |
| 5.2 研究展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第78页 |
