| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| ·本文的撰写背景和动机 | 第8-9页 |
| ·本课题有关的国内外研究现状分析 | 第9-10页 |
| ·本课题的国外研究现状 | 第9-10页 |
| ·本课题的国内研究现状 | 第10页 |
| ·课题来源 | 第10页 |
| ·本文的安排 | 第10-12页 |
| 第2章 基于Elman人工神经网络的故障诊断方法研究 | 第12-22页 |
| ·神经网络 | 第12-14页 |
| ·人工神经网络的特点 | 第13页 |
| ·人工神经网络的分类 | 第13-14页 |
| ·神经网络的工作阶段 | 第14页 |
| ·反向传播神经网络(BP网络) | 第14-17页 |
| ·BP算法原理 | 第15页 |
| ·BP神经网络的设计原则 | 第15-17页 |
| ·Elman人工神经网络 | 第17-21页 |
| ·Elman人工神经网络的结构 | 第17-18页 |
| ·Elman神经网络的学习过程 | 第18-20页 |
| ·Elman人工神经网络的学习算法流图 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 基于小波包变换的样本特征值提取 | 第22-32页 |
| ·傅立叶分析 | 第22-23页 |
| ·小波变换 | 第23-25页 |
| ·连续小波变换 | 第24-25页 |
| ·离散小波变换 | 第25页 |
| ·小波包变换 | 第25-28页 |
| ·小波包变换在故障检测系统中的应用 | 第28-29页 |
| ·仿真振动信号特征向量提取 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 电机故障诊断系统仿真与研究 | 第32-46页 |
| ·直流电机的结构及其故障分析 | 第32-33页 |
| ·诊断系统数据采集平台 | 第33-34页 |
| ·诊断系统工作流程 | 第34-35页 |
| ·系统软件仿真平台 | 第35-36页 |
| ·实验具体内容与结果分析 | 第36-45页 |
| ·数据采集单元采入数据 | 第36-38页 |
| ·特征向量的提取 | 第38-41页 |
| ·Elman人工神经网络的训练 | 第41-42页 |
| ·诊断结果输出与分析 | 第42-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 总结与展望 | 第46-48页 |
| ·本文总结 | 第46-47页 |
| ·对于未来工作的展望 | 第47-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 硕士期间发表论文情况 | 第52页 |