| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景与课题来源 | 第10-11页 |
| 1.2 PMSLM退磁诊断的现状分析 | 第11-15页 |
| 1.3 课题的研究特色 | 第15页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第15-17页 |
| 第二章 PMSLM的解析与有限元分析 | 第17-31页 |
| 2.1 PMSLM结构分析 | 第17-18页 |
| 2.2 PMSLM退磁故障形成原因 | 第18-20页 |
| 2.3 永磁体局部退磁时PMSLM的解析建模 | 第20-24页 |
| 2.3.1 永磁同步直线电机的磁场分析 | 第20-23页 |
| 2.3.2 PMSLM的空载反电动势解析分析 | 第23-24页 |
| 2.4 PMSLM退磁故障的有限元分析 | 第24-30页 |
| 2.4.1 有限元在电机退磁电磁计算中的应用 | 第24-26页 |
| 2.4.2 直线电机空间气隙磁密场求解器的选取 | 第26-27页 |
| 2.4.3 PMSLM局部退磁有限元模型的建立 | 第27-29页 |
| 2.4.4 永磁局部退磁对电机性能参数的影响 | 第29-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 PMSLM局部退磁故障特征提取及样本库的建立 | 第31-41页 |
| 3.1 基于空间气隙磁密重构的局部退磁故障特征提取 | 第31-37页 |
| 3.1.1 永磁体局部退磁故障的预设 | 第31-33页 |
| 3.1.2 局部退磁故障的磁密特征提取 | 第33-37页 |
| 3.2 局部退磁故障特征的归一化 | 第37-39页 |
| 3.3 退磁故障样本库的建立 | 第39-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于PNN算法的PMSLM局部退磁故障多分类研究 | 第41-55页 |
| 4.1 BP神经网络在PMSLM局部退磁故障诊断中的应用 | 第41-45页 |
| 4.1.1 BP网络模型的建立 | 第42-43页 |
| 4.1.2 BP网络的分类结果 | 第43-45页 |
| 4.2 基于PNN网络的PMSLM局部退磁故障诊断 | 第45-49页 |
| 4.2.1 概率神经网络 | 第45-47页 |
| 4.2.2 PNN分类器的建立 | 第47-48页 |
| 4.2.3 基于PNN网络的局部退磁分类结果分析 | 第48-49页 |
| 4.3 基于PSO-PNN网络的PMSLM局部退磁故障诊断 | 第49-54页 |
| 4.3.1 PSO优化PNN网络训练的过程 | 第49-52页 |
| 4.3.2 结果分析 | 第52-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 PMSLM退磁检测平台搭建实验结果分析 | 第55-63页 |
| 5.1 样机制作与电机退磁检测实验平台搭建 | 第55-58页 |
| 5.2 PMSLM局部退磁实验采集 | 第58-59页 |
| 5.3 实验结果分析 | 第59-61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 攻读硕士学位期间学术成果 | 第73页 |
