| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 电磁阀的结构与分类 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.4 本文组织结构及主要工作安排 | 第12-14页 |
| 2 电磁阀的数学建模与仿真平台 | 第14-23页 |
| 2.1 电磁阀的数学模型 | 第14-19页 |
| 2.2 基于Matlab的电磁阀控制系统搭建 | 第19-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 3 电磁阀故障机理分析与特征量提取 | 第23-35页 |
| 3.1 基于Simulink仿真平台的故障模拟与数据采集 | 第23页 |
| 3.2 电磁阀常见故障机理分析 | 第23-25页 |
| 3.3 小波理论基础 | 第25-28页 |
| 3.4 小波分析、小波包分析以及傅里叶分析对比 | 第28-29页 |
| 3.5 基于小波包分解故障特征量提取 | 第29-34页 |
| 3.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 4 基于BP神经网络的故障识别 | 第35-43页 |
| 4.1 BP神经网络 | 第35-38页 |
| 4.2 基于BP神经网络的仿真故障诊断 | 第38-42页 |
| 4.3 本章小结 | 第42-43页 |
| 5 物理系统设计与实验验证 | 第43-53页 |
| 5.1 基于STM32的物理实验平台 | 第43-45页 |
| 5.2 故障信号处理与特征量提取 | 第45-48页 |
| 5.3 故障模式识别 | 第48-52页 |
| 5.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 6 总结与展望 | 第53-55页 |
| 6.1 全文总结 | 第53-54页 |
| 6.2 工作展望 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |