| 摘要 | 第6-8页 |
| abstract | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 电机装置故障诊断综述 | 第13-17页 |
| 1.2.1 单一型故障诊断方法 | 第14-16页 |
| 1.2.2 集合型的故障诊断方法 | 第16-17页 |
| 1.3 论文各章节的安排 | 第17-19页 |
| 第2章 电机装置各故障的形成原因与分析 | 第19-28页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 直流电机模型与故障 | 第19-22页 |
| 2.2.1 DC电机双闭环调速系统的模型设计 | 第19-20页 |
| 2.2.2 DC电机模型的控制系统 | 第20-21页 |
| 2.2.3 故障模型 | 第21-22页 |
| 2.3 轴承装置故障的基本分类与产生原因 | 第22-27页 |
| 2.3.1 电机轴承装置的基本组成结构 | 第22页 |
| 2.3.2 轴承装置的故障来源 | 第22-23页 |
| 2.3.3 轴承装置故障的主要形式与产生原因 | 第23-25页 |
| 2.3.4 振动机理 | 第25-26页 |
| 2.3.5 轴承装置故障的特征频率分析 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于EEMD-OS-RKELM的集合型故障诊断方法 | 第28-46页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 集合经验模态分解 | 第28-36页 |
| 3.2.1 经验模态分解 | 第28-32页 |
| 3.2.2 经验模态分解法存在的不足 | 第32-33页 |
| 3.2.3 集合经验模态分解 | 第33-36页 |
| 3.3 ELM网络在故障诊断分类方面的算法研究 | 第36-45页 |
| 3.3.1 前馈工作型网络 | 第37-38页 |
| 3.3.2 ELM理论 | 第38-39页 |
| 3.3.3 ELM模型 | 第39-41页 |
| 3.3.4 OS-ELM模型 | 第41-42页 |
| 3.3.5 OS-RKELM算法 | 第42-45页 |
| 3.4 EEMD-OS-RKELM的算法流程 | 第45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于VMD-KPCA-RELM的集合型故障诊断方法 | 第46-52页 |
| 4.1 引言 | 第46页 |
| 4.2 变分模态分解 | 第46-48页 |
| 4.3 核主成分分析 | 第48-50页 |
| 4.4 VMD-KPCA-RELM的算法流程 | 第50-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 实验研究 | 第52-58页 |
| 5.1 引言 | 第52页 |
| 5.2 基于EEMD-OS-RKELM集合方法实验研究 | 第52-55页 |
| 5.3 基于VMD-KPCA-RELM集合方法实验研究 | 第55-57页 |
| 5.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
