| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-21页 |
| 1.1 背景及研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-18页 |
| 1.3 本文研究思路 | 第18-21页 |
| 2 异步电动机故障机理与神经网络的相关理论 | 第21-31页 |
| 2.1 异步电动机的工作原理 | 第21页 |
| 2.2 异步电动机的常见故障类型 | 第21-26页 |
| 2.3 BP神经网络 | 第26-31页 |
| 2.3.1 BP神经网络的基本原理 | 第26-27页 |
| 2.3.2 BP神经网络的结构以及算法过程 | 第27-30页 |
| 2.3.3 BP神经网络的缺点 | 第30-31页 |
| 3 基于改进人工蜂群算法的BP神经网络优化 | 第31-45页 |
| 3.1 人工蜂群算法的生物背景 | 第31-33页 |
| 3.2 人工蜂群算法原理 | 第33-35页 |
| 3.3 人工蜂群算法的主要步骤 | 第35-36页 |
| 3.4 人工蜂群算法的改进 | 第36-38页 |
| 3.5 测试对比 | 第38-42页 |
| 3.6 BP神经网络的优化 | 第42-44页 |
| 3.7 本章小结 | 第44-45页 |
| 4 优化BP神经网络在异步电机故障诊断中的仿真分析 | 第45-52页 |
| 4.1 仿真样本数据的构建 | 第45页 |
| 4.2 BP神经网络的建立 | 第45-47页 |
| 4.3 故障诊断仿真模型的构建 | 第47-48页 |
| 4.4 故障诊断仿真分析 | 第48-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 5 结论与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 研究的结论 | 第52-53页 |
| 5.2 未来展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |