| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 本课题研究的背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 十二相同步整流发电系统故障诊断国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 发电机故障诊断的研究现状 | 第11页 |
| 1.2.2 故障树的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 模糊诊断的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文研究的主要内容 | 第13-16页 |
| 第2章 十二相同步整流发电系统建模与仿真 | 第16-30页 |
| 2.1 十二相同步整流发电系统的组成结构 | 第16页 |
| 2.2 十二相同步整流发电系统的建模 | 第16-24页 |
| 2.2.1 十二相交流同步发电机数学模型 | 第16-18页 |
| 2.2.2 发电机模型的定转子分解 | 第18-22页 |
| 2.2.3 整流装置模型 | 第22-23页 |
| 2.2.4 励磁控制器设计 | 第23-24页 |
| 2.3 正常发电系统运行仿真分析 | 第24-25页 |
| 2.4 十二相同步整流发电系统典型故障机理分析 | 第25-28页 |
| 2.4.1 定子绕组匝间短路故障 | 第25-26页 |
| 2.4.2 失磁故障 | 第26-27页 |
| 2.4.3 整流元件开路故障 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-30页 |
| 第3章 基于T-S模糊故障树的故障诊断 | 第30-44页 |
| 3.1 故障树理论简介 | 第30-31页 |
| 3.2 基于T-S模糊故障树的故障诊断方法简介 | 第31-34页 |
| 3.2.1 T-S模糊门介绍 | 第31-32页 |
| 3.2.2 事件的描述方法 | 第32-33页 |
| 3.2.3 T-S模糊故障树算法 | 第33-34页 |
| 3.3 基于T-S模型的发电系统故障树建立 | 第34-38页 |
| 3.3.1 发电系统过电流的模糊故障树建立 | 第34-35页 |
| 3.3.2 发电系统过电流的T-S模糊门规则建立 | 第35-38页 |
| 3.4 十二相同步整流发电系统模糊故障树分析诊断 | 第38-43页 |
| 3.4.1 发电机过电流的模糊可能性分析 | 第38-42页 |
| 3.4.2 发电机故障模糊概率分析 | 第42-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于模糊识别的十二相同步整流发电机故障诊断 | 第44-62页 |
| 4.1 模糊诊断方法的总思路 | 第44-47页 |
| 4.1.1 模糊理论简介 | 第44-46页 |
| 4.1.2 模糊模式识别 | 第46-47页 |
| 4.1.3 十二相同步整流发电系统模糊故障诊断流程 | 第47页 |
| 4.2 十二相同步整流发电系统故障征兆提取方法 | 第47-53页 |
| 4.2.1 小波包分解方法介绍 | 第48页 |
| 4.2.2 基于小波包分解的时频特征提取 | 第48-49页 |
| 4.2.3 典型故障的故障特征提取 | 第49-53页 |
| 4.3 模糊征兆集的建立 | 第53-57页 |
| 4.4 模糊识别故障诊断流程 | 第57-58页 |
| 4.5 模糊识别故障诊断仿真案例 | 第58-60页 |
| 4.6 本章小结 | 第60-62页 |
| 第5章 基于LabVIEW的故障诊断专家系统实现 | 第62-76页 |
| 5.1 系统功能概述 | 第62-66页 |
| 5.1.1 需求分析 | 第62页 |
| 5.1.2 硬件部分 | 第62-63页 |
| 5.1.3 软件部分 | 第63页 |
| 5.1.4 系统总功能设计 | 第63-66页 |
| 5.2 系统设计与实现 | 第66-72页 |
| 5.2.1 数据采集 | 第66页 |
| 5.2.2 故障预诊断部分 | 第66-67页 |
| 5.2.3 系统模式识别部分 | 第67-71页 |
| 5.2.4 数据库的建立 | 第71-72页 |
| 5.3 诊断实例 | 第72-75页 |
| 5.4 本章小结 | 第75-76页 |
| 结论 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第82-84页 |
| 致谢 | 第84页 |
