基于神经网络的电机故障诊断
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| ·故障识别的背景和意义 | 第8-9页 |
| ·故障诊断的各类方法 | 第9页 |
| ·本文的工作 | 第9-10页 |
| ·本章小结 | 第10-11页 |
| 第二章 故障分析的理论基础 | 第11-20页 |
| ·傅里叶变换 | 第11-13页 |
| ·小波分析 | 第13-17页 |
| ·人工神经网络 | 第17-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 电机故障的频域特征 | 第20-30页 |
| ·电机故障诊断的方法 | 第20-23页 |
| ·故障噪声及其原因分析 | 第23-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 故障信号分析的matlab仿真 | 第30-56页 |
| ·电机故障特征频率计算 | 第30-32页 |
| ·通过FFT的频谱观察 | 第32-43页 |
| ·小波变换及频谱筛选 | 第43-50页 |
| ·特征数据采集 | 第50-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 基于神经网络的电机故障识别 | 第56-67页 |
| ·BP神经网络辨识 | 第56-62页 |
| ·Elman神经网络故障辨识 | 第62-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 全文总结 | 第67-68页 |
| ·主要结论 | 第67页 |
| ·研究展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第72-74页 |
