| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 论文的研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 高铁牵引电机的状态监测与故障诊断技术概况 | 第9-13页 |
| 1.2.1 高铁牵引电机状态监测与故障诊断的基本原理 | 第9-10页 |
| 1.2.2 高铁牵引电机的故障信号采集 | 第10-11页 |
| 1.2.3 高铁牵引电机的故障信号分析与处理方法 | 第11-12页 |
| 1.2.4 高铁牵引电机的故障诊断方法 | 第12-13页 |
| 1.3 本文的主要研究内容及结构安排 | 第13-15页 |
| 第2章 高铁牵引电机故障及机理分析 | 第15-24页 |
| 2.1 高铁交流牵引电机 | 第15-17页 |
| 2.2 高铁牵引电机常见故障类型 | 第17-18页 |
| 2.3 高铁牵引电机常见故障的机理分析 | 第18-23页 |
| 2.3.1 定子匝间短路故障机理分析 | 第18-21页 |
| 2.3.2 转子断条故障机理分析 | 第21-23页 |
| 2.4 小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于小波包分析的高铁牵引电机故障特征提取 | 第24-46页 |
| 3.1 有限元分析 | 第24-25页 |
| 3.1.1 有限元分析方法的原理 | 第24页 |
| 3.1.2 有限元分析软件Ansoft | 第24-25页 |
| 3.2 基于Ansoft的高铁牵引电机建模 | 第25-31页 |
| 3.2.1 定子匝间短路故障建模及仿真 | 第29-30页 |
| 3.2.2 转子断条故障建模及仿真 | 第30-31页 |
| 3.3 信号分析与处理方法 | 第31-35页 |
| 3.3.1 傅里叶变换 | 第31-32页 |
| 3.3.2 小波变换 | 第32-33页 |
| 3.3.3 小波包变换 | 第33-35页 |
| 3.4 基于小波包分析的信号特征提取 | 第35-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于算法优化支持向量机的高铁牵引电机故障诊断方法 | 第46-60页 |
| 4.1 支持向量机理论 | 第46-51页 |
| 4.1.1 线性可分支持向量机 | 第46-49页 |
| 4.1.2 非线性可分支持向量机 | 第49-51页 |
| 4.2 最小二乘算法优化的支持向量机故障诊断方法 | 第51-55页 |
| 4.2.1 最小二乘支持向量机 | 第51-52页 |
| 4.2.2 多分类最小二乘支持向量机 | 第52-53页 |
| 4.2.3 基于最小二乘支持向量机的高铁牵引电机故障诊断 | 第53-55页 |
| 4.3 改进粒子群算法优化的最小二乘支持向量机故障诊断方法 | 第55-59页 |
| 4.3.1 粒子群优化算法基本理论 | 第55-56页 |
| 4.3.2 粒子群算法的改进 | 第56-57页 |
| 4.3.3 基于粒子群优化最小二乘支持向量机的参数选择或者故障诊断 | 第57-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 高铁牵引电机状态监测与故障诊断系统软件设计 | 第60-73页 |
| 5.1 虚拟仪器与LabVIEW | 第60-66页 |
| 5.1.1 LabVIEW小波变换数据显示 | 第61页 |
| 5.1.2 LabVIEW与MATLAB混合编程实现 | 第61-62页 |
| 5.1.3 LabSQL数据存储 | 第62-64页 |
| 5.1.4 报告生成打印 | 第64-66页 |
| 5.2 基于LabVIEW的高铁牵引电机状态监测与故障诊断系统平台 | 第66-72页 |
| 5.2.1 状态监测与故障诊断系统总体设计 | 第66-67页 |
| 5.2.2 用户登陆界面设计 | 第67-68页 |
| 5.2.3 牵引电机定子电流显示故障分析界面设计 | 第68-71页 |
| 5.2.4 查询故障数据打印报表界面设计 | 第71-72页 |
| 5.3 小结 | 第72-73页 |
| 第6章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 6.1 总结 | 第73-74页 |
| 6.2 展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第80-81页 |
